Содержание

Гулин Дмитрий Игоревич в Контур.Школе

эксперт по организации и обеспечению безопасного производства работ повышенной опасности, эксперт проведения оценки профессиональных рисков при работе на высоте, в ограниченных и замкнутых пространствах, эксперт по аутстаффингу по охране труда

Основная специализация:

  • Организация и обеспечение безопасного производства работ на высоте
  • Организация и обеспечение безопасного производства работ в ограниченных и замкнутых пространствах
  • Оценка профессиональных рисков при работе на высоте
  • Оценка профессиональных рисков при работе в ограниченных и замкнутых пространствах
  • Организация и проведение нестандартных мероприятий по охране труда, производственной безопасности и развитию культуры безопасности с акцентом на активную практическую часть

Образование:

высшее техническое, специальность «техносферная безопасность».

Опыт работы: с 2011 года.

Гулин Дмитрий — сооснователь компании «Деловой партнер охраны труда», эксперт курса «Обучение безопасным методам и приемам выполнения работ на высоте для работников 3 группы» в онлайн-университете охраны труда и производственной безопасности SECTOR.

В настоящее время Дмитрий Игоревич руководит направлением и ведет крупные проекты компании «Деловой партнер охраны труда»: обеспечение безопасного производства работ повышенной опасности, аутстаффинг по охране труда, проекты по реализации учебно-тренировочных полигонов. Он продумывает, организовывает и проводит нестандартные мероприятия по охране труда и производственной безопасности, главный акцент в которых делается на активную практическую часть, чтобы люди в игровой форме закрепили знания и получили важный опыт безопасного выполнения определенных производственных процедур и видов работ.

Дмитрий Игоревич работает над проектом VR, который нацелен на отработку и оценку действий в случае возникновения пожароопасной ситуации.

Повышение квалификации: сертификат эксперта-аудитора на проведение работ по внутреннему аудиту системы менеджмента качества, системы менеджмента безопасности труда и охраны здоровья, системы экологического менеджмента на соответствие требованиям стандартов ГОСТ Р ИСО 9001-2015 (ISO 9001:2015), ГОСТ Р 54934-2012 (OHSAS 18001:2007) ГОСТ Р ИСО 14001-2016 (ISO 1401:2015).

Дмитрий Игоревич является компетентным лицом:

  • для периодического осмотра всего спектра снаряжения, производимого компанией C.A.M.P. S.p.A.
  • по проверке СИЗ от падения с высоты марки VENTO
  • DeltaPlus
  • для периодической проверки средств индивидуальной защиты от падения с высоты в соответствии с Правилами по охране труда при работе на высоте и ГОСТ Р ЕН 365-2010

Публикации: статьи в профессиональных журналах по вопросам охраны труда при работах на высоте, в ограниченных и замкнутых пространствах.

Накануне матча с московским «Динамо» тренер тверской «Волги» Дмитрий Гулин вспоминает об игре с бело-голубыми 20-летней давности

В ближайшее воскресенье, 11 августа, на стадионе «Химик» пройдет товарищеский матч, в котором тверская «Волга» померяется силами с командой Премьер-лиги – легендарным московским «Динамо».

Главный тренер бело-голубых Дан Петреску планирует привезти в Тверь основной состав, поэтому болельщики смогут своими глазами увидеть, как играют Андрей Воронин, Антон Шунин, Люк Уилкшир, Алан Касаев и другие звезды столичного «Динамо». Матч начнется в 16.00.

По данным историка и статистика тверского футбола Олега Власова, тверские футболисты и московские динамовцы встречались между собой двенадцать раз. Три из этих встреч носили официальный характер.

Для нынешнего поколения болельщиков «Волги» памятен матч 1/16 финала Кубка России, который состоялся 5 октября 1994 года на стадионе «Химик». В то время бело-голубыми руководил великий Константин Иванович Бесков, а на поле тверского стадиона вышли Игорь Симутенков, Андрей Сметанин, Дмитрий Черышев и даже Вагиз Хидиятуллин. Нынешний тренер «Волги» Дмитрий Гулин принимал участие в том матче, выйдя на замену на 82-й минуте. Несмотря на поражение со счетом 0:3, Дмитрий Игоревич считает ту игру с динамовцами одним из самых ярких моментов своей футбольной карьеры.

— Это было событие для всего тверского футбола 90-х годов прошлого века, — вспоминает Дмитрий Гулин. — Одно то, что соперником «Волги» в 1/16 Кубка страны стало московское «Динамо», которым руководил, на мой взгляд, самый великий тренер Константин Иванович Бесков, было счастливым стечением обстоятельств. Плюс среди тех, кто приехал в Тверь, в составе бело-голубых были настоящие звезды Симутенков, Черышев, Чернышов, Клюев – игроки сборной России, люди, которые потом не затерялись даже в европейском клубном футболе. Так что для тверского футбола этот матч был значимым событием.

На «Химик» пришло огромное количество болельщиков, та атмосфера на стадионе запомнилась мне на всю жизнь. Я знаю, что из районных центров даже заказывали автобусы на матч с «Динамо». Поддержка у «Волги» была колоссальная! И даже после игры, которую мы проиграли с крупным счетом, ни один человек на стадионе не бросил в наш адрес оскорбительного слова. Только поддержка и благодарность за то, что «Волга» привезла в город такого соперника. Да, мы не порадовали своей игрой, но «Динамо» продемонстрировало настоящий футбол. За это болельщики были нам признательны.

По ощущениям тот матч был сопоставим с недавними кубковыми играми «Волги» с «Рубином» и «Балтикой». Это огромное счастье — видеть переполненный стадион «Химик», играть при такой мощнейшей поддержке — в последние годы выпадает далеко не каждому тверскому футболисту. Такой футбольной атмосфере может позавидовать любой город. Я думаю, что чем чаще «Волга» играет с именитыми соперниками, тем лучше для развития и футбола, и всего спорта в Тверской области.

— Тогда осенью 1994-го у «Волги» вообще не было шансов против «Динамо» Бескова?

— По большому счету, шанс есть всегда. Но, повторюсь, уровень игроков Константина Ивановича был просто несопоставим с возможностями нашей команды. Может быть, «Волга» и не заслуживала такого крупного поражения, но положа руку на сердце признаю, что счет был по игре. Хотя у «Волги» были хорошие моменты.

Где-то и игроки «Динамо» совершали ошибки, какие-то наши комбинации проходили, просто забить не получилось. Хотя когда мы выходили на поле, на табло горели два нуля. В этом и магия футбола: предугадать результат, даже несмотря на очевидное преимущество в классе одного из соперников, получается не всегда.

— И все-таки кто из бело-голубых запомнился больше всего?

— Пожалуй, назову Игоря Симутенкова, который забил нам два гола, футболиста очень талантливого и разносторонне развитого и в техническом, и в тактическом плане. Запомнился своей феноменальной скоростью Черышев, который мог убежать от всей нашей обороны. И делал это легко, со стороны казалось, что он даже не прикладывал особых усилий. А вообще на тот момент кого из динамовцев ни возьми – настоящая звезда. И в целом команда Константина Бескова была сбалансированная, отлично обученная, технически и тактически очень грамотная.

— В той игре Бесков, укутавшись в одеяло, сидел не на тренерской скамейке, а на трибуне «Химика» среди болельщиков…

— Никакого секрета в этом не было, Бесков практически все матчи своей команды смотрел с трибуны. Это было его изюминкой. Хотя, как тренер, я его понимаю: с высоты гораздо легче разглядеть рисунок игры своих подопечных, нежели с кромки поля. И, конечно, Константин Иванович был народным тренером, в том числе и потому, что сидел вместе с болельщиками. Наши болельщики, оказавшиеся с ним рядом, были от этого в восторге.

— И теперь о дне сегодняшнем. В воскресенье, 11 августа, на стадионе «Химик» вновь появится московское «Динамо» в основном составе.

— Это и полезно, и приятно одновременно. Приятно то, что тверские болельщики, которых в этот день, я надеюсь, будет очень много, своими глазами увидят игру нынешних динамовских звезд. Впрочем, думаю, что придут они посмотреть не только на «Динамо», но и на свою «Волгу». А что касается пользы, то наши игроки используют эту возможность, чтобы проверить свои силы в матче с хорошей командой, сильными игроками. Они смогут в каком-то смысле понять, к чему они должны стремиться.

— Дмитрий Игоревич, кого вы для себя выделяете в этом составе московского «Динамо»?

— Мне было бы интересно увидеть игру голкипера Антона Шунина. На мой взгляд, это очень перспективный вратарь, в том числе и для сборной России. Конечно, с удовольствием буду наблюдать за нападающим Андреем Ворониным. У «Динамо» сегодня вообще интересная команда. И даже если главный тренер Петреску попробует в матче с «Волгой» кого-то из молодежи, то мне с точки зрения тренера было бы крайне любопытно посмотреть на ближайшее динамовское будущее. Но самое главное, я уверен в одном, что это будет очень хорошая игра.

— Зачастую в товарищеских матчах случается много голов. Сделаете свой прогноз по этому поводу?

— Я бы не был столь категоричен, бывает по-разному. Каждая команда даже в товарищеском матче преследует свою определенную цель. Это или подготовка к официальной игре, или наигрывание комбинаций и связей и так далее. Сегодня нет такого, что в товарищеской встрече футболисты играют, что называется, вполноги или берегут себя. Уровень «Динамо», впрочем, как и «Волги», не позволяет проходных матчей. В каждой игре футболисты должны доказывать и тренерскому штабу, и самим себе то, что они профессионалы и готовы сражаться за свой клуб в любой ситуации.

— Для кого из соперников эта игра важнее?

— Так получилось, что и у «Динамо», и у «Волги» образовался небольшой перерыв в турнире. И в плане проверки собственных сил эта игра важна для обеих команд. Для тренеров появляется возможность поэкспериментировать с игровыми связями. Ну а для футболистов «Волги» это не просто возможность сыграть при заполненных трибунах, но и показать свои возможности специалистам, работающим в Премьер-лиге. А вдруг кто-нибудь из наших ребят действительно заинтригует тренеров «Динамо»? Дай-то бог! Показывайте и доказывайте, что вы не слабее динамовцев!

СТАТИСТИКА ТОГО МАТЧА 

5 октября 1994 года. 1/16 финала Кубка России. «Трион-Волга»  (Тверь) — «Динамо» (Москва) – 0:3 (0:1).

Тверь. Стадион «Химик». Электроосвещение. Пасмурно, 6 градусов.

Судьи: А.Маркелов, С.Кадыков (оба – Калуга), Н.Иванов (Санкт-Петербург).

«Трион-Волга»: Липатов, Осколков, Головня, Зайцев-кап., Баринов, Тимашов, Киселев, Павлов (Аксенов, 51), Борисов, Кошкин (Гулин, 82), Мутовкин (Баранов, 73).

«Динамо»: Сметанин, Тимофеев, Саматов, С.Некрасов, Шульгин (Филиппов, 85), Чернышов-кап. (Хидиятуллин, 66), Клюев, Черышев, Яхимович, Иванов, Симутенков.

Голы: Симутенков (7), Симутенков (65, с пенальти), Филиппов (89).

Предупреждения: Баринов (44, гр. игра), Осколков (49, гр. игра), Хидиятуллин (74, гр. игра).

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Назначен руководитель следственного отдела по Северному административному округу города Оренбурга регионального Следственного управления

22 Сентября 2014 15:40

Руководителем следственного отдела по Северному административному округу города Оренбурга назначен майор юстиции Гулин Дмитрий Иванович (приказ заместителя Председателя Следственного комитета Российской Федерации от 19.09.2014). 

Дмитрий Гулин родился в 1979 году в городе Оренбурге. В 2001 году окончил Московскую государственную юридическую академию.  

Работу в органах Следственного комитета России начал с должности инспектора отдела процессуального контроля следственного управления Следственного комитета Российской Федерации по Оренбургской области.

До указанного назначения являлся руководителем Оренбургского межрайонного следственного отдела. 

Награжден памятной медалью «За безупречную службу Ш степени». 

Компетенция следственного отдела по Северному административному округу города Оренбурга Следственного управления Следственного комитета Российской Федерации по Оренбургской области распространяется на Дзержинский и Промышленный районы города Оренбурга.

Контакты

  • Телефон: 8 (3532) 34-36-00
  • Адрес: 460014, Оренбургская область, г. Оренбург, ул. Набережная, 25/1
  • Факс приемная: 8 (3532) 34-38-08
  • Схема проезда к зданию управления
  • Дежурная служба: +7 (922) 828-76-02
  • Телефонная линия: «Остановим коррупцию» 8 (3532) 34-36-26
  • Телефонная линия: «Ребенок в опасности» 

  • Для города Оренбурга: 123 

  • Для области: +7 (922) 828-76-02

  • Телефон доверия: 8 (3532) 34-36-26

  • Телефонная линия «Защита прав предпринимателей»: 8(3532) 69-20-01

Метаболическая визуализация и масс-спектрометрия вторичных ионов для определения структуры и функции печени при острой и хронической патологии регенеративный потенциал пораженной ткани печени. К основным методам оценки как качества печени, так и патологических изменений относятся УЗИ, позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ), магнитно-резонансная томография (МРТ), компьютерная томография (КТ), биохимический анализ крови, морфологический и иммуногистохимический анализ биоптатов, клиренс-тесты.

с использованием индоцианина, а также различных радиоактивных изотопов. 1 – 3 УЗИ, ПЭТ, МРТ и КТ достаточно информативны, но дают информацию только о ткани печени на уровне целого органа, не допуская разрешения на клеточном уровне. Биохимический анализ крови относится к простейшим методам исследования функции печени. 4 Большинство показателей не являются органоспецифичными и могут не отражать истинное функциональное состояние печени. Причем эти показатели в большинстве случаев не изменяются при очаговых заболеваниях печени, так как в здоровой паренхиме печени отсутствуют патологические нарушения.Морфологический и иммуногистохимический анализ биоптатов требует дополнительной окраски как стандартными гистологическими красителями, так и специфическими дорогостоящими антителами для выявления тех или иных маркеров. 5 Существует также вероятность неспецифического фонового окрашивания, которое может дать ложные результаты. Клиренс-тесты основаны на оценке скорости удаления различных веществ из биологических жидкостей или тканей организма и могут характеризовать поглотительную и выделительную функции печени. 1 Однако они не дают информации о процессах, происходящих в тканях печени на уровне отдельных гепатоцитов. Таким образом, этих традиционных методов недостаточно для точного описания внутренней структуры, гетерогенных клеточных популяций и динамики биологических процессов пораженной печени во время операции. Существует потребность в быстром и безопасном методе для успешной диагностики заболевания печени, чтобы спланировать операцию и избежать послеоперационной печеночной недостаточности.

В настоящее время оптический биоимиджинг и микроструктурный анализ активно внедряются в различные направления биомедицинских исследований. 6 Многофотонная микроскопия с режимами визуализации времени жизни флуоресценции (FLIM) и генерации второй гармоники (SHG) вместе с анализом состава с помощью времяпролетной масс-спектрометрии вторичных ионов (TOF-SIMS) представляет особый интерес для изучения ткани печени . В то время как многофотонная микроскопия позволяет получить количественную глубокую визуализацию физиологии, морфологии и межклеточных взаимодействий интактной ткани живых животных с высоким разрешением, FLIM позволяет изучить локальное микроокружение флуорофоров и оценить его pH, показатель преломления, температуру и вязкость. поскольку от них зависит время жизни флуоресценции. 7 , 8 Таким образом, FLIM может добавить молекулярную специфичность к структурной информации. Кроме того, он позволяет идентифицировать различные эндогенные и экзогенные флуорофоры, которые имеют перекрывающиеся или плохо определенные спектры, но имеют разное время жизни флуоресценции. 9 , 10

TOF-SIMS — это чувствительный метод без использования меток, используемый как для рутинного анализа состава, так и для химического картирования клеток и тканей. 11 – 14 Сравнивая спектры контрольной и пораженной тканей, можно выявить различия в химическом составе. 15 , 16 В сочетании с инфракрасной спектроскопией с преобразованием Фурье режим TOF-SIMS успешно используется для исследования жировой ткани печени пациентов после резекции печени. По сравнению с нормальными образцами печени наблюдалось накопление триацилглицеролов, диацилглицеролов, моноацилглицеролов и жирных кислот с появлением миристиновой кислоты вместе с резким истощением витамина Е. 17 , 18 Применение TOF-SIMS, Murayama et al. 19 показали, что в печени мышей, подвергшихся передозировке ацетаминофеном, наблюдались химические изменения, в основном соответствующие истощению гликогена на субклеточном уровне. Многофотонная FLIM-микроскопия и масс-спектрометрия не требуют дополнительного окрашивания образцов или включения каких-либо маркеров для изучения метаболизма (по флуоресценции кофакторов дегидрогеназы НАДН, НАДФН и ФАД), липидного состава (по спектру вторичных ионов), и волокнистые структуры (на основе генерации второй оптической гармоники коллагеном).Эти параметры отражают специфические изменения гепатоцитов печени при общих патологических заболеваниях. 20 , 21 В продолжение наших предыдущих работ, 22 , 23 здесь мы анализируем острую и хроническую патологию печени при прогрессировании патологических изменений гепатоцитов на клеточном и молекулярном уровне. многофотонной микроскопии и масс-спектрометрии для получения новых данных. Полученные данные могут быть использованы для разработки новых критериев выявления печеночной патологии, направленных на проведение экспресс-анализа качества печени с целью планирования оперативного вмешательства и предотвращения послеоперационной печеночной недостаточности.

2.

Материалы и методы

2.1.

Животные модели

Все экспериментов in vivo и экспериментальные протоколы были одобрены советом по этике исследований Приволжского исследовательского медицинского университета, Нижний Новгород, Россия. Эксперименты выполнены на крысах-самцах линии Вистар массой тела от 300 до 400 г. Моделировали как острую, так и хроническую патологию печени: холестаз и фиброз.

Острый холестаз вызывали перевязкой желчных протоков.Эта экспериментальная модель хорошо принята и используется по всему миру в сотнях лабораторий для индукции холестаза печени. Это приводит к внутрипеченочной пролиферации билиарных эпителиальных клеток и миофибробластной дифференцировке портальных фибробластов вокруг пролиферирующих билиарных эпителиальных клеток. 24 Перевязку желчных протоков выполняли после срединной лапаротомии. Общий желчный проток дважды перевязывали шелком 5-0. Хирургические вмешательства проводились в асептических условиях. Температуру тела контролировали, помещая животных на грелку с температурой 37°С.Визуализацию проводили через 1 и 3 недели после перевязки желчных протоков. Контролем служила печень здоровых крыс. Каждая группа состояла из 5 крыс.

Фиброз печени (модели с использованием хронических плюс многократных запоев этанола) индуцировали внутрижелудочным вливанием раствора, содержащего этанол, как описано в Ref. 25. Визуализация проводилась через 4, 8 и 12 недель после индукции фиброза. Контролем служила печень здоровых крыс. Каждая группа состояла из 5 крыс.

2.2.

Многофотонная флуоресцентная микроскопия с FLIM и SHG

Интенсивность двухфотонно-возбуждаемой флуоресценции (TPEF), SHG коллагеновых волокон и FLIM-изображения NAD(P)H и FAD были получены с использованием LSM 880 (Carl Zeiss, Германия). ) лазерный сканирующий конфокальный микроскоп, оснащенный коррелированной по времени системой счета одиночных фотонов (Simple-Tau 152, Becker & Hickl GmbH, Германия).Флуоресценцию NAD(P)H и FAD возбуждали фемтосекундным лазером Ti:Sa с частотой повторения 80 МГц и длительностью импульса 140 фс на длинах волн 750 и 900 нм соответственно. Эмиссия регистрировалась в диапазонах от 450 до 500 нм для НАД(Ф)Н и от 500 до 550 нм для ФАД. На кривую распада собиралось в среднем 10 000 фотонов. Среднюю мощность Ti:Sa-лазера измеряли с помощью измерителя мощности PM100A (ThorLabs Inc., Ньютон, Нью-Джерси). Сигнал ГВГ и автофлуоресценцию (АФ) гепатоцитов генерировали с помощью возбуждения на длине волны 800 нм.Обратно направленные сигналы ГВГ были обнаружены в диапазоне от 371 до 421 нм. АФ гепатоцитов обнаруживали в диапазоне от 433 до 660 нм. Чтобы учесть флуктуации мощности лазера и скорректировать эффекты рассеяния, мы провели эталонные измерения сигнала ГВГ, генерируемого на границе раздела стекло-воздух, и для каждого изображения выполнили коррекцию фона. 26 Средняя мощность, падающая на образцы, составляла ∼6  мВт. Для получения изображения использовали водно-иммерсионный объектив C-Apochrom 40×/1,2.Выполнена срединная лапаротомия для обнажения печени. Изображения нефиксированных тканей печени были получены в течение 15 минут после начала хирургических процедур. Для каждой печени было получено десять изображений из неперекрывающихся полей.

2.3.

Анализ флуоресцентных данных в течение жизни

FLIM-визуализация, основанная на эндогенных флуоресцентных кофакторах, является признанным подходом, используемым для анализа клеточного метаболизма. Нефосфорилированная форма NADH действует как донор электронов в митохондриальной цепи переноса электронов.Эта форма кофактора образуется во время гликолиза и цикла трикарбоновых кислот путем восстановления NAD+. Время жизни флуоресценции НАДН существенно зависит от состояния кофактора (будь то «свободный» или «связанный с белком»). 27 FAD, связанный с белком, может существовать в двух конформациях: (1) «закрытой» или стопочной, в которой копланарные изоаллоксазиновые и адениновые кольца взаимодействуют через π–π-взаимодействия, что приводит к очень эффективному тушению флуоресценции, и (2) «открытой или нестекированные, в которых два ароматических кольца отделены друг от друга. 28 FAD-содержащие белки участвуют в различных метаболических путях, включая транспорт электронов, репарацию ДНК, биосинтез нуклеотидов, бета-окисление жирных кислот и катаболизм аминокислот, а также синтез других кофакторов, таких как кофермент А , кофермент Q и гемовые группы. 7 , 29

Данные FLIM были проанализированы с использованием как двух-, так и трехэкспоненциальных моделей аппроксимации из области изображения 212×212  мкм2. Время жизни флуоресценции и относительные вклады (свободные/связанные с белком формы НАДН и связанный НАДФН) и открытые/закрытые конформации ФАД) были рассчитаны для интересующей области путем нахождения глобального минимума значения χ2.Средние значения χ2 и время жизни флуоресценции в здоровой и больной печени оценивали в цитоплазме гепатоцитов (в которой флуоресценция возникает в основном из митохондрий) путем выбора зон размером ~40×40   пикселей в качестве областей интереса. Ядра были исключены из этих измерений. Данные FLIM обрабатывали в программе SPCImage (Becker & Hickl GmbH).

2.4.

TOF-SIMS

Масс-спектрометрические измерения выполнены на приборе TOF-SIMS 5 (ION-TOF GmbH, Германия) с первичными ионами Bi3+ с энергией 30 кэВ.Все спектры были переупорядочены в режиме спектроскопии с площади 300×300  мкм2. Плотность дозы первичных ионов была ниже статического предела ВИМС (∼3,5×1011  ионов/см2). Анализировали не менее двух разных срезов одной и той же патологии и контрольных образцов. Для каждого среза было записано восемнадцать масс-спектров. Во избежание заряда образца активировали низкоэнергетическую электронную пушку. Выходы вторичных ионов рассчитывали как интенсивность соответствующего интересующего пика, нормированную на общее количество ионов, с использованием программного обеспечения SurfaceLab (ION-TOF GmbH, Германия).Средние выходы ионов липидов и аминокислот рассчитывали как средние значения, полученные из случайно выбранных участков различных участков ткани как для патологий, так и для контрольных образцов. Выход ионов насыщенных жирных кислот рассчитывали как сумму выходов C14:0, C16:0 и C18:0. Выход полиненасыщенных жирных кислот рассчитывали как сумму выходов С16:2, С18:3, С18:2, С20:3 и С20:4. Выход ненасыщенных жирных кислот рассчитывали как выход полиненасыщенных кислот плюс выходы C16:1 и C18:1.

2.5.

Морфологический анализ

Образцы печени фиксировали в 10% забуференном формалине и заливали в парафин. Срезы толщиной 8 мкм вырезали на микротоме (Leica SM 2000; Германия) и помещали на предметные стекла. Десять поперечных срезов каждой печени окрашивали пикрофуксином по Ван-Гизону (VG) для анализа общей гистоархитектоники тканей, структуры коллагена и гистопатологических изменений. Все срезы исследовали с помощью световой микроскопии на системе Leica DM1000.

2.6.

Статистический анализ

Статистический анализ был выполнен с помощью программного обеспечения STATISTICA 64, версия 10 (StatSoft Inc., Талса, Оклахома). Для выражения данных использовались средние значения и значения стандартного отклонения, тогда как для сравнения данных использовались t-критерий Стьюдента и односторонний ANOVA Bonferroni post-hoc . Результаты считались статистически значимыми при значении p ≤0,05.

3.

Результаты

3.1.

TPEF и SHG микроскопия нормальной и пораженной печени

С помощью многофотонной микроскопии можно визуализировать клеточную структуру печени на глубину 250   мкм ниже фиброзной капсулы. Ван и др. 30 ранее обнаружили, что глубина изображения 50     мкм обеспечивает наиболее четкое наблюдение клеточной и субклеточной морфологии. В нормальной печени крысы тяжи гепатоцитов, демонстрирующие яркую флуоресценцию NAD(P)H (в основном из митохондрий), можно было отличить от темных, наполненных кровью синусоид на флуоресцентном изображении.TPEF FAD был незначительным по сравнению с NAD(P)H. Уровень сигнала в контроле составил 3±0,3  а.е. и 24±0,8  а.е. для ФАД и НАД(Ф)Н соответственно. Было обнаружено, что звездчатые клетки меньше по размеру и имеют сильную флуоресценцию, связанную с витамином А. Известно, что звездчатые клетки хранят 80% витамина А во всем организме, а витамин А поглощает свет с длиной волны 765±65  нм и может излучать сильную флуоресценцию на длине волны ниже 500 нм. 31 При поражении печени гепатоциты теряют нормальную форму и четкие границы.Повреждение гепатоцитов также может наблюдаться как снижение флуоресценции на флуоресцентных изображениях как при холестазе, так и при фиброзе. Ранее было показано, что различные патологии (токсический фиброз, гепатоцеллюлярная карцинома, ишемия) могут приводить к значительному снижению флуоресценции гепатоцитов. 30 Таким образом, на изображениях пораженной печени мы выделили две области для анализа: гепатоциты с высоким и низким сигналом NAD(P)H (области 1 и 2 соответственно) (рис. 1).

Рис.1

Специфические изменения при остром холестазе через 1 неделю и при хроническом фиброзе через 12 недель. Изображения интенсивности флуоресценции с морфологическими данными. NAD(P)H: возбуждение 750 нм, обнаружение от 455 до 500 нм; ФАД/билирубин: возбуждение 900 нм, обнаружение от 500 до 550 нм; AF (красный): возбуждение 800 нм, обнаружение от 433 до 660 нм; SHG (зеленый): возбуждение 800 нм, обнаружение от 371 до 421 нм. ВГ: Ван Гизон пикрофуксин. Бар: 50  мкм.

В случае острого холестаза повреждение гепатоцитов было связано с накоплением желчи и ее пигментов, в частности, билирубина [Таблица 1(а)].Самый высокий сигнал при возбуждении на 900 нм, связанный с сильной АФ билирубина и слабой флуоресценцией ФАД, был обнаружен в печени крыс на седьмые сутки после индукции острого холестаза. Сигнал АФ НАД(Ф)Н был снижен по сравнению с контрольной печенью. Через 3 недели сигнал NAD(P)H для обеих областей 1 и 2 достиг минимального критического значения, в то время как сигналы FAD/билирубина вернулись к своим нормальным значениям. Пик накопления желчи в печени при остром механическом холестазе приходится на 7-е сутки после индукции патологии.Через 3 недели билирубин в печени определить не удалось. Однако токсическое поражение гепатоцитов продолжало нарастать до 3-й недели и приводило к значительному снижению сигнала NAD(P)H для областей 1 и 2. Эти типичные для холестаза изменения были подтверждены морфологическим анализом: расширение желчных протоков и увеличение холангиоцитов. распространение. Подробную информацию о морфологических изменениях см. в дополнительных рисунках. S1(A)–S1(C). Подопытные животные имели желтушную кожу и типичные мочевые симптомы желтухи.

Таблица 1

Интенсивность TPEF для нормальной и пораженной печени.

99 ± 0,8 *
(а) Острый холестаз
Интенсивность (AU) возбуждение 750 нм [NAD (P) H] Интенсивность (AU) возбуждение 900 нм (FAD / BiliRubin)
1 Площадь 2 Площадь 2 Область 1 Область 2 Область 2
Control 24 ± 0,8 Контроль 3 ± 0,3 3 ± 0,3
1 неделя 19 ± 0. 7 * 15 ± 1.1 *** 9-1,1 *** 1 неделя 14 ± 1,3 * 15 ± 1.2 *
9 недель 3 недели 8 ± 0,3 * 2 ± 1,2 *** 3 недели 4 ± 0,3 * 3 ± 1,8
(б) хронический фиброз
Интенсивность (Au) Возбуждение 750 нм [NAD (P) H] Интенсивность (AU) возбуждение 900 нм (FAD)
Зона 1 Зона 2 Зона 1 Зона 2
Контроль 24±0. 8 Контроль 3 ± 0.3
4 недели 4 недели 27 ± 0,7 * 12 ± 0,9 *** 4 недели 3 ± 0,2 2 ± 0.1 **
8 недель 29 ± 0,8 * 16 ± 0,8 *** 8 недель 8 недель 3 ± 0.2 4 ± 0,2 ***
12 недель 37 ± 1,1 * 12 ± 0,9*** 12 недель 5±0,3* 3±0,1**

При хронической патологии, фиброзе, мы наблюдали иную тенденцию. Нормальная печень крыс контрольной группы не имела сигнала ГВГ, что указывало на отсутствие фиброзных тканей. Сильные и широко распространяющиеся сигналы ГВГ указывали на отложение фибриллярного коллагена в печени крыс с индуцированным фиброзом. Отложение коллагена наблюдалось преимущественно в центролобулярной области. Гепатоциты с высоким сигналом NAD(P)H, но без коллагеновых волокон вокруг них, идентифицировали как зону 1. Гепатоциты с низким сигналом NAD(P)H выявляли в зонах формирования волокнистых структур и обозначали как зону 2. Таблица 1(б)].В отличие от острого холестаза общий уровень интенсивности ДФВН в канале НАД(Ф)Н для области 1 значительно возрастал при развитии патологии. В зоне 2 сигнал NAD(P)H уменьшился вдвое через 1 месяц и оставался на этом уровне до 3 месяцев (рис. 2). Интенсивность сигнала ФАД не претерпевала резких изменений в любой момент времени по сравнению с контролем. Изменения, обнаруженные с помощью многофотонной микроскопии, хорошо коррелировали с морфологическими данными.

Рис. 2

Интенсивность TPEF NAD(P)H для нормальной и пораженной печени.

3.2.

FLIM-микроскопия нормальной и пораженной печени

Флуоресценция NAD(P)H содержит вклады свободного NADH, связанного NADH и NADPH, которые могут быть вовлечены в окислительный стресс, часто связанный с повреждением клеток при заболеваниях печени. 32 Для оценки вклада NADPH мы провели анализ данных FLIM с использованием трехэкспоненциальной аппроксимации кривых затухания флуоресценции. Такой подход ранее был реализован в работе Мелешиной и соавт. 7 (рис. 3). В нашем случае это было оправдано тем, что биэкспоненциальная аппроксимация привела к увеличению значений времени жизни флуоресценции не только для свободного НАДН (около 530 пс), но и для значительного увеличения значений связанного НАД(Ф)Н (около 3100 пс). ps) по сравнению с известными. Таким образом, было естественно предположить, что фосфорилированная форма дает вклад в сигнал флуоресценции. Ранее сообщалось, что время жизни внутриклеточной флуоресценции связанных с белками НАДН и НАДФН составляет 1500±200 и 4400±200  пс соответственно. 33 Поскольку время жизни флуоресценции NAD(P)H при связывании с ферментом определяется его локальным окружением в сайте связывания, сайты связывания NADH и NADPH являются двумя наиболее консервативными во всей биологии. 34 , 35 Мы зафиксировали эти времена жизни и определили относительный вклад нефосфорилированной (а2) и фосфорилированной (а3) форм НАДН. FLIM-изображения БАД анализировали с помощью биэкспоненциальной модели аппроксимации.

Рис.3

FLIM-изображения NAD(P)H в ткани печени при остром холестазе через 1 неделю и хроническом фиброзе через 12 недель. Амплитудно-взвешенное среднее время жизни ™ и относительный вклад небелкового и связанного с белком NAD(P)H для трехэкспоненциальной модели подгонки. Пруток 50  мкм.

В нормальной печени крыс среднее время жизни ™ NAD(P)H, взвешенное по амплитуде, для модели триэкспоненциальной аппроксимации было определено равным 954 пс. Параметр tm FAD для модели биэкспоненциального подбора составил 267 пс.Относительный вклад свободного от белка НАДН (а1), связанного с белком НАДН (а2) и связанного с белком НАДФН (а3) составил 69%, 22% и 10% соответственно. Параметры а1 (закрытая форма) и а2 (открытая форма) для ФАД составили 80% и 20% соответственно. Из-за низкого вклада связанного НАДФН мы представляем изображения соотношения а2/а3, чтобы выразить разницу между нормальной и патологической печенью.

При остром холестазе [Таблица 2(а)] мы наблюдали, что a1, вклад небелкового НАДН, увеличился в области повреждения с высоким сигналом билирубина через 1 неделю.Вклады связанных с белком НАД(Ф)Н, а2 и а3, были снижены по сравнению с контролем в зоне 2. Гепатоциты зоны 1 не показали изменений через 1 неделю по сравнению с контролем. К 3-й неделе а1, а2 и а3 в зоне 2 восстановились до нормальных значений, близких к таковым в контроле. По-прежнему не было различий между вкладом небелкового и связанного с белком NAD(P)H области 1 через 3 недели и контрольной группы. В случае холестаза мы не анализировали изменения времени жизни и их вклад в ФАД, поскольку большой вклад сигнала флуоресценции билирубина, возбуждаемого в диапазоне 900 нм (излучение от 540 до 550 нм), усложняет анализ открытого/закрытого Взносы ФАД.

Таблица 2

Время жизни флуоресценции и относительный вклад различных форм NAD(P)H и FAD [a1,a2, и a3 для триэкспоненциальной подгоночной модели NAD(P)H и a1,a2 для FAD биэкспоненциальная подгоночная модель] в нормальной и больной печени.

(а) Острый холестаз 988 ± 176 930 ± 14 ***

4

1500 и 4400 пс 589 ± 80 * 90 * 589 ± 80 * 589 ± 80 *
NAD (P) H, TRI-экспоненциальный модуль установки
T2 и T3 были зафиксированы на 1500 и 4400 PS
TM (PS) t1 (ps) a1 (%) (НАДН без белка) а2 (%) (НАДН, связанный с белком) а3 (%) (НАДФН, связанный с белком)
Площадь 7 Район 2 Район 1 Место 1 Место 1 Место 1 Область 2 Место 1 Область 2 Область 1 Область 2 Область 2
Control 954 ± 62 291 ± 10 69 ± 3 22 ± 2 10 ± 1
1 неделя 988 ± 176 635 ± 131 *** 373 ± 25 * 241 ± 16 *** 71 ±3 81±2*** 21±2 14±3*** 9±1 6±1***
3 Недели 1051 ± 89 1051 ± 89 698 ± 155 *** 376 ± 22 * ​​ 230 ± 14 *** 66 ± 1 74 ± 2 *** 22 ± 2 17 ± 2 17 1*** 12±1 10±1**
(b) Хронический фиброз
NAD(P)H, трехэкспоненциальная подгонка модели
tm (пс) t1 (пс) а1 (%) (безбелковый НАДН) а2 (%) (связанный с белком НАДН) (%)7 а37 а3 Белковый NADPH)
Район 1 Место 1 Место 1 Место 1 Место 1 Область 1 Место 1 Область 2 Место 1 Область 2
Control 954 ± 62 954 ± 62 291 ± 10 69 ± 3 22 ± 2 10 ± 1 10 ± 1 10 ± 1
4 недели 1168 ± 51 * 1333 ± 44 * ** 429 ± 67 * 419 ± 109 419 ± 109 61 ± 5 * 64 ± 4 * 25 ± 4 22 ± 3 14 ± 3 * 18 ± 2 ***
8 недель 8 недель 1156 ± 52 * 1202 ± 50 * 285 ± 114 205 ± 93 61 ± 4 * 59 ± 5 * 26 ± 7 28 ± 5 * 13 ± 2 * 14 ± 2 *
12 недель 12 недель 1060 ± 200 1246 ± 220 *** 431 ± 133 512 ± 132 65 ± 5 61 ± 8 * 24 ± 6 28 ± 7 * 12 * 12 ± 4 13 ± 4
(c) хронический фиброз
FAD, двухэкспоненциальная модель установки
TM ( PS) T1 (PS) T1 (PS) T2 (PS) A1 (%) (Закрытый FAD) A2 (%) (Open Fad)
Область 1 Площадь 2 Область 1 Район 2 Ар EA 1 Область 2 Площадь 2 Место 1 Место 1 Место 1 Область 2 Область 2
267 ± 33 323 ± 52 3048 ± 327 80 ± 2 20 30189
4 недель 589 ± 80 * 263 ± 53 302 ± 47 2598 ± 260187 2882 ± 382 91 ± 2 * 88 ± 2 * 9 ± 2 * 12 ± 1 *
8 недель 8 недель 430 ± 64 * 494 ± 72 * 239 ± 38 263 ± 43 2088 ± 188 * 2212 ± 148 * 90 ± 2 * 90 ± 2 * 88 ± 2 * 10 ± 2 * 12 ± 2 *
12 недель 540 ± 94 * 576 ± 145 * 537 ± 191 * 436 ± 23 * 2850 ± 740 2850 ± 740 2080 ± 246 * 81 ± 6 77 ± 5 19 ± 5 19 ± 5 24 ± 5 ​​

Изменения в флюге время жизни и их вклад, связанный с хронической патологией, имели другие особенности [Таблица 2(b)]. Через 4 недели а1 безбелкового НАДН для обеих областей 1 и 2 стала ниже, чем в контроле. Эти изменения сохранялись в течение 12 недель. Вклад (a1) закрытой ФАД значительно увеличился к 4 неделе, но медленно вернулся к своему нормальному значению к 12 неделям [таблица 2(c)]. Изменения а2 (вклад открытой ФАД) показали обратную зависимость. При развитии фиброза мы не наблюдали существенных различий вклада ФАД между областями 1 и 2 для всех временных точек.

3.3.

Анализ TOF-SIMS нормальной и пораженной печени

TOF-SIMS использовали для выявления химических изменений, вызванных острым холестазом (через 3 недели) и хроническим фиброзом (через 12 недель), по сравнению с контрольным образцом. В основном исследования TOF-SIMS сосредоточены на анализе липидов, поскольку этот метод чувствителен к относительно небольшим молекулам (от 1 до 2000 Да). Тем не менее некоторую информацию о белковом соединении можно получить, основываясь на анализе ионов, приписываемых аминокислотам. 36 , 37 На рисунке 4(a) представлено сравнение сигналов липидов и аминокислот. Выходы ионов нормировали по сигналу контрольного образца для лучшего представления. Сигнал m/z 30, который в основном связан с глицином, был значительно усилен в образце фиброза. Сигнал пролина (m/z 68 и 70) также слегка повышен как для срезов холестаза, так и для участков фиброза. Выход аргинина (m/z 73) повышается при фиброзе, но снижается при холестазе.Следует отметить, что известно, что глицин, пролин и аргинин образуют коллаген, что может объяснить их повышенный уровень в образце фиброза. 38 Уровни фосфатидилхолина и холестерина различались для контрольных образцов и образцов с фиброзом. Уровень сигнала холестерина был снижен на 30% по сравнению с контрольной печенью. На рисунке 4(b) показаны изменения состава жирных кислот, вызванные патологиями. Сигнал жирных кислот в основном происходит от ацилглицеролов и фосфолипидов. Хорошо видно, что сигналы ненасыщенных и полиненасыщенных жирных кислот снижаются как при фиброзе, так и при холестазе. В то время как интенсивность снижения для образцов фиброза находится в пределах ошибки эксперимента, образцы холестаза показывают заметную разницу. Следовательно, при прогрессировании холестаза происходит насыщение цепи жирных кислот.

Рис. 4

TOF-SIMS анализ тканей печени на наличие острого холестаза через 3 недели и хронического фиброза через 12 недель. Выходы ионов нормировали на контрольный образец. (а) Глицин (м/з 30), пролин (м/з 68 и 70), аргинин (м/з 73), фосфатидилхолин (м/з 184) и холестерин (м/з 369).(б) Соотношение ненасыщенных/насыщенных жирных кислот.

4.

Обсуждение и выводы

Хирургическая резекция печени в настоящее время является единственным радикальным методом лечения опухолей печени. Около 13-30% больных могут быть подвергнуты хирургическому лечению, а 5-летняя выживаемость после резекции печени достигает 15-60%. 39 Одним из основных факторов, ограничивающих эффективность резекции печени, является остаточный критический объем паренхимы печени, необходимый для функционирования печени. 40 , 41 Дефицит паренхимы печени значительно увеличивает риск синдрома малой печени и послеоперационной летальности. Патогенез синдрома малой по размеру печени до конца не ясен, но определяется многими факторами. Важными аспектами являются исходное состояние гепатоцитов и связанные с ними патологии. Клинические методы оценки исходного состояния паренхимы печени (УЗИ, ПЭТ, МРТ, КТ, биохимические анализы крови, клиренс с использованием индоцианина зеленого и радиоактивных изотопов) малоэффективны и дают лишь относительные ориентиры при планировании операции.Многофотонная микроскопия с FLIM и SHG, а также химическое картирование с помощью TOF-SIMS могут быть полезными инструментами для определения структуры и функции печени как при острых, так и при хронических патологиях. Многофотонная микроскопия дает информацию об интенсивности и времени жизни флуоресценции различных форм внутриклеточных кофакторов НАД(Ф)Н и ФАД, которые участвуют в метаболических процессах и в окислительном стрессе, связанном с повреждением клеток при заболеваниях печени. NAD(P)H и FAD можно рассматривать как биомаркеры метаболической активности клеток. 42 , 43 Кроме того, мы можем также оценить волокнистые структуры на основе генерации второй оптической гармоники коллагеном. Химическое картирование с помощью TOF-SIMS позволяет проводить глубокий анализ липидного состава ткани печени на основе спектра вторичных ионов образцов. 44 Комбинация этих методов дает более полную информацию о структуре и функции печени, чем можно было бы получить, используя каждый метод по отдельности.

В более ранних работах анализ ткани печени уже проводился с помощью многофотонной микроскопии.Торлинг и др. 21 охарактеризовал морфологию печени для понимания изменений субклеточной функции в печени со стеатозом, подвергшейся ишемически-реперфузионному повреждению, посредством количественного описания распределения флуоресцеина, полученного с помощью in vivo многофотонной микроскопии с использованием физиологической фармакокинетической модели. Ван и др. выполнили систематическую многофотонную визуализацию нормальной печени и печени с рядом патологий (стеатоз, фиброз, гепатоцеллюлярная карцинома и ишемически-реперфузионное повреждение) для оценки потенциала многофотонной микроскопии для гистологии в реальном времени и диагностики заболеваний печени.Авторы показали значение измерения времени жизни и вклады свободной и связанной форм НАДН для биэкспоненциальной модельной функции распада. 31 В другой работе продемонстрировано изучение клеточного окислительного стресса при повреждении печени с помощью многофотонной микроскопии. 9 Визуализация интенсивности флуоресценции, FLIM и чувствительные зонды для глутатиона и активных форм кислорода были объединены для обнаружения окислительного стресса в печени живых мышей. Этот подход был предложен в качестве инструмента для мониторинга клеточного окислительного стресса для прогнозирования реакции на лекарства при наиболее распространенных типах повреждения печени. 9

Здесь мы представили исследования метаболизма печени, липидного состава и фиброзных структур при прогрессировании острых и хронических патологий с использованием визуализации интенсивности флуоресценции, FLIM и TOF-SIMS без каких-либо зондов или маркировки. Мы надеемся, что наши данные помогут расширить представление о процессах, происходящих при развитии патологии печени, а также дополнят последние работы по изучению структуры и функции печени с помощью многофотонной микроскопии.

При острой и хронической патологии можно выделить две зоны поражения печени. Участок с наиболее выраженным повреждением (участок 2), вызванный скоплением желчи или образованием фиброзных структур, характеризуется сниженным сигналом НАД(Ф)Н. При холестазе в сочетании со снижением общей интенсивности флуоресценции НАД(Ф)Н наблюдается увеличение вклада безбелкового НАДН и уменьшение вклада белоксвязанных форм НАД( П)Х.Изменения этих показателей позволяют сделать вывод об общем снижении метаболической активности гепатоцитов. При этом изменение соотношения безбелковой и связанной с белком форм НАДН может свидетельствовать об относительном увеличении степени анаэробных процессов (гликолиза) и снижении интенсивности окислительного фосфорилирования (ОКФОС). Увеличение относительного вклада безбелкового НАДН ( а 1) связано с более низким уровнем ОКСФОС и более высоким уровнем гликолиза.НАДФН участвует в процессах биосинтеза, в частности, жирных кислот и холестерина, а также в функционировании системы глутатионредуктазы. Таким образом, снижение уровня НАДФН (а3), связанного с белком, может свидетельствовать о снижении уровня таких синтетических процессов. 7 , 45 Эти результаты были подтверждены анализом TOF-SIMS, который показал заметное снижение сигнала от ненасыщенных и полиненасыщенных жирных кислот в случае острого холестаза. В окружающих тканях (область 1) также можно наблюдать снижение общей интенсивности флуоресценции НАД(Ф)Н, но не так резко, как в области 2. Вклады небелкового и связанного НАДН не отличались от контрольной группы. Таким образом, в пограничной зоне мы можем наблюдать снижение общей метаболической активности, но без изменения метаболических путей. Пик накопления желчи в ткани печени был обнаружен через 1 неделю после индукции холестаза, о чем свидетельствовал яркий флуоресцентный сигнал билирубина при возбуждении на 900 нм. Через 3 недели количество билирубина вернулось к значению, близкому к норме.Однако токсическое повреждение, вызванное накоплением желчных кислот, достигло своего пика. Это выражалось в снижении общей интенсивности флуоресценции, что свидетельствовало об изменении метаболической активности до критических уровней.

При прогрессировании хронической патологии наблюдается иная тенденция метаболических изменений гепатоцитов. Токсическое поражение печени алкоголем выражается образованием волокнистых коллагеновых структур. Гепатоциты, окруженные коллагеновыми волокнами, также характеризовались пониженным сигналом от НАД(Ф)Н (область 2). Но, в отличие от острой патологии, при прогрессировании фиброза вклад безбелкового НАДН (а1) снижался, а а3 увеличивался. Анализ общей интенсивности флуоресценции NAD(P)H позволяет предположить, что скорость метаболизма в зоне 2 снизилась. Увеличение а3 (вклад фосфорилированной формы НАДФН) в области 2 могло иметь место вследствие окислительного стресса в поврежденных гепатоцитах. Известно, что НАДФН необходим для биосинтеза жирных кислот и холестерина в цитозоле.Но НАДФН также является необходимым кофактором для систем глутатиона и тиоредоксина, используемых для нейтрализации активных форм кислорода, возникающих в результате окислительного стресса в цитозоле и митохондриях. 46 Таким образом, окислительный стресс вызывает метаболическую адаптацию, которая способствует повышению НАДФН и снижению НАДН. 46 – 48 Как общая интенсивность флуоресценции NAD(P)H, так и а3 пограничной ткани (область 1) повышались в течение 3 месяцев прогрессирования фиброза. Рост сигнала НАД(Ф)Н и вклад фосфорилированной формы НАДФН в области 1 может свидетельствовать об усилении метаболических процессов за счет включения защитных механизмов и биосинтеза жирных кислот в ответ на развитие хроническая патология. Эти результаты также были подтверждены методом TOF-SIMS. Анализ TOF-SIMS показал увеличение сигнала фосфатидилхолина в фиброзной печени. Известно, что сигнал жирных кислот в основном является результатом ацилглицеролов и фосфолипидов, в частности, фосфатидилхолина.Экспрессию биосинтеза жирных кислот можно наблюдать по всему телу, с наиболее выраженной экспрессией в печени, головном мозге и брюшной жировой ткани, где накопление энергии важно для выживания клеток в периоды физиологического или патологического стресса. 49 , 50 При хроническом фиброзе мы также наблюдали более низкий уровень общего холестерина (снижение на 30% по сравнению с контрольной печенью), как показал анализ TOF-SIMS. Многочисленные исследования показали, что хронические заболевания печени сильно нарушают метаболизм липидов, а гипохолестеринемия является частым признаком цирроза печени. 51

Таким образом, мы проанализировали течение острой и хронической патологии печени с помощью многофотонной микроскопии в режимах FLIM и SHG совместно с анализом состава TOF-SIMS для получения новых данных о патологических изменениях в гепатоцитах на клеточном и молекулярном уровне. Все эти методы позволяют нам изучать клеточный метаболизм, состав липидов и структуру коллагена без окрашивания образцов или включения флуоресцентных или других маркеров, что означает, что эти методы потенциально применимы для клинического использования.Кроме того, сочетание многофотонной микроскопии и масс-спектрометрии дает более полную информацию о структуре и функции печени, чем то, что можно было бы оценить с помощью каждого из этих методов по отдельности. Полученные данные могут быть использованы как для получения новых критериев выявления печеночной патологии, так и для разработки экспресс-метода анализа качества печени с целью планирования операции и предотвращения послеоперационной печеночной недостаточности в клинике.

Раскрытие информации

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Работа выполнена при поддержке гранта РНФ № 19-15-00263. Измерения TOF-SIMS выполнялись на установке ФНЦХП РАН им. Семенова (№ 506694).

Ссылки

8. 

В. Беккер, Усовершенствованные методы подсчета одиночных фотонов с временной корреляцией, Springer Science and Business Media, Берлин (2005). Google Scholar

14. 

Павлюков М.С. и др., «Боковая неоднородность распределения холестерина в клеточной плазматической мембране: исследование с помощью микрофлуориметрии, иммунофлуоресценции и TOF-SIMS». Биохим.(Москва) Доп. сер. А, 13 (1), 50 –57 (2019). https://doi.org/10.1134/S19818040098 Академия Google

15. 

Лазарь А.Н. и др., «Времяпролетная масс-спектрометрия вторичных ионов (TOF-SIMS) выявляет перегрузку холестерином в коре головного мозга у пациентов с болезнью Альцгеймера». Acta Neuropathol., 125 (1), 133 –144 (2013). https://doi.org/10.1007/s00401-012-1041-1 ANPTAL 1432-0533 Google Scholar

16.

Н. Кутузов и др., «АТФ-опосредованное изменение состава периферических миелиновых мембран: сравнительное исследование рамановской спектроскопии и времяпролетной масс-спектрометрии вторичных ионов». PLoS Один, 10 (11), e0142084 (2015). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0142084 POLNCL 1932-6203 Google Scholar

21. 

C. A. Thorling et al., «Оценка стеатотической функции печени после ишемически-реперфузионного повреждения с помощью многофотонной визуализации in vivo распределения флуоресцеина». Препарат Метаб.диспоз., 43 (1), 154 –162 (2015). https://doi.org/10.1124/dmd.114.060848 DMDSAI 0090-9556 Академия Google

23. 

Кузнецова Д. и др., «Многофотонная микроскопия и флуоресцентная визуализация печени крыс и пациентов с циррозом печени ex vivo в течение всего времени жизни», проц. ШПАЙ, 10882 108822K (2019). https://doi.org/10.1117/12.2507434 PSISDG 0277-786X Академия Google

24.

C. G. Tag et al., «Перевязка желчных протоков у мышей: индукция воспалительного повреждения печени и фиброза обструктивным холестазом». Дж.Визуализированный опыт, 96 e52438 (2015). https://doi.org/10.3791/52438 Академия Google

26. 

В. Щеславский и др., «Нелинейные измерения оптической восприимчивости растворов с использованием генерации третьей гармоники на границе раздела». заявл. физ. Лет., 82 (22), 3982 –3984 (2003). https://doi.org/10.1063/1.1579866 APPLAB 0003-6951 Академия Google

29. 

K.A. Feenstra et al., «Флуоресценция и динамика флавинадениндинуклеотида». Долгосрочная динамика белков и пептидов, 119 –144 Понсен и Лойен, Вагенинген (2002).Google Scholar

34. 

А. Гафни и Л. Бранд, «Исследования затухания флуоресценции восстановленного никотинамидадениндинуклеотида в растворе, связанного с алкогольдегидрогеназой печени». Биохимия, 15 (15), 3165 –3171 (1976). https://doi.org/10.1021/bi00660a001 Академия Google

37. 

М. Кавецки и Л. Бернар, «База данных эталонных спектров протеиногенных аминокислот для кластера висмута ToF-SIMS. II. Положительная полярность». Серф.науч. Спектра, 25 (1), 015001 (2018). https://doi.org/10.1116/1.5024987 Академия Google

49.

Дж. З. Сюй, Х. К. Ян и В. Г. Чжан, «Метаболизм НАДФН: обзор его теоретических характеристик и стратегий манипулирования биосинтезом аминокислот». крит. Преп. Биотехнолог., 38 (7), 1061 –1076 (2018). https://doi.org/10.1080/07388551.2018.1437387 CRBTE5 0738-8551 Академия Google

Биографии авторов отсутствуют.

Андрей Гулин — Дом

ACM DL представляет собой исчерпывающий репозиторий публикаций по всей области вычислительной техники.

ACM намерен сделать получение любой статистики публикации понятной для пользователя.

  1. Среднее число цитирований на статью = Общее количество цитирований, деленное на общее количество публикаций.
  2. Счетчик цитирования = совокупное общее количество раз, когда все авторские работы этого автора цитировались другими работами в библиографической базе данных ACM.Были захвачены почти все списки ссылок в статьях, опубликованных ACM. Списки литературы от других издателей менее хорошо представлены в базе данных. Неразрешенные ссылки не включаются в счетчик цитирования. Счетчик цитирования — это цитирование любого типа работы, но учитываются ссылки только ИЗ журнальных и научных статей. Списки литературы из книг, диссертаций и технических отчетов обычно не фиксируются в базе данных. (Счетчики цитирования для отдельных работ отображаются вместе с отдельной записью, указанной на странице автора.)
  3. Количество публикаций = все произведения любого жанра во вселенной библиографической базы данных компьютерной литературы ACM, автором которой является это лицо. Работы, в которых человек играет роль редактора, советника, председателя и т. д., перечислены на странице, но не входят в число публикаций.
  4. Годы публикации = промежуток времени от самого раннего года публикации работы этого автора до самого последнего года публикации работы этого автора, включенной в библиографическую базу данных компьютерной литературы ACM (The ACM Guide to Computing Literature, также известный как «Путеводитель».
  5. Доступно для скачивания = общее количество работ этого автора, полные тексты которых могут быть загружены с сервера полнотекстовых статей ACM. Загрузки из внешних полнотекстовых источников, на которые есть ссылки из библиографического пространства ACM, не считаются «доступными для загрузки».
  6. Среднее количество загрузок статьи = Общее количество совокупных загрузок, разделенное на количество статей (включая мультимедийные объекты), доступных для загрузки с серверов ACM.
  7. Загрузки (всего) = Общее количество загрузок всех работ этого автора с сервера полнотекстовых статей ACM с момента первого подсчета загрузок в мае 2003 г. Отображаемые счетчики обновляются ежемесячно и поэтому равны 0- 31 день отстает от текущей даты. Роботизированная активность удаляется из статистики загрузок.
  8. Загрузки (12 месяцев) = Совокупное количество загрузок всех работ этого автора с сервера полнотекстовых статей ACM за последние 12 месяцев, для которых доступна статистика.Отображаемые счетчики обычно отстают от текущей даты на 1-2 недели. (Количество загрузок отдельных работ за 12 месяцев отображается вместе с отдельной записью.)
  9. Загрузки (6 недель) = Совокупное количество загрузок всех работ этого автора с сервера полнотекстовых статей ACM за последний 6-недельный период, для которого доступна статистика. Отображаемые счетчики обычно отстают от текущей даты на 1-2 недели. (Количество загрузок за 6 недель для отдельных произведений отображается вместе с отдельной записью.)

Поздравления

Адам Kostkiewicz
Аделин Бурганов
Aidana Абишев
Aikaterini Параскева
Айжан Nurbossynova
Alana Paige Jurawan
Альбин Багаутдинов
Ален Жирнов
Alexia Панаги
Алин Ferova
Алина Мелинда Ardelean
Alishah Kheraj
Альфер Cihad Demir
Ana-Maria Павлик
Анаш Patandin
Анатолий Gvozdetskyi
Андраш Buzas
Андре Блэкмена
Андрей Маринеску
Анита Mathe-Симон
Анна Rekus
Анна Гафурова
Анна Экономоу
Анна Dallongeville
Антон Maryasin
Антониос Schortsanitis
Antri Konstantinou
Aurelija Aukscione
Беата Tejza
Беата Madarasz-Поцелуй
Benartette Amenaghawon
Bilal Aslam
Chara Lambrou
Daniel Wochbrou
Daniel Woochinger
Daniela Gulie
Daniela Granakova
Danielle Stivala
Danish Rehan Archer
DANISH TRUSHESTEVICH
DEBORAH GILL
Demosthenis Debosthenous
Denis Balsan
Denisa Sirecek
ITRA Makarouna
Димитриос Dimakakos
Дмитрий Гулин
Дмитрий Zabula
Эдвард Enongene
Екатерина Матвеева
Екатерина Булдакова
Екатерина Гастева
Елена Тэнасе
Элизавет Gyftopoulou
Elitsa Koeva
Эма Dabelic
Эмиль Алиев
Эмилия Charalambous
Эмили Anaxagorou
Eva Кратохвилова
Евгения Гриненко
Евгения Ульянова
Ewa Jesiolowska
Ференц Ленджиел
Gabriela Васева
Gavin Chung
Джиллиан Бром
Григор Казарян
Генриетта Аттард Miggiani
Ирина Левшенкова
Ирина Мария Стоика
Юлиан Sobetchi
Iuliia Ивашка
Иван Stanchev
Изабела Czarniewska
Джеки-Жан Cleare
Джанель Дрисдейл
Цзя Бао Сонг
Джоаш Раан Киссун
Джонатан Шерри
Джуди Деонарин
Кодиан Докинз
Комолиддин Салохиддинов
Лорейн Рапа
Мацей Малики
Мария Калинина 9009 Марунья Па 80899 Мари Мадалина
Мари Мадалина в Кубат
Martina Kissova
Майкл Asciak
Майкл Brangman
Мирча Йонут Ban
Моника Stoimenova
Motilall Dhanpaul Mattadin
Найда Курто
Nataliia Гарбара
Николас Wildman
Ниджат Расулзаде
Николай Ilchev
Ольга Бондаренко
Ондрей Lecian
Орхан Мехтиев
Peggy Relander- Алвес
Persefoni Ntorzi
Pierre VERMEULEN
Priya Ragnauth Персо
Проспер Эдем Abotsigah
Quynh Tran Фыонга
Раис Камильери
Rebakah Sherry Sookhai-Рамперсад
Рене Кэмпбелл
Rogger Бориса Томас
Рут Farrugia
Sana Инайит Хашй
Sana Наушада Хан
Саул Tamosiuniene
SELAS BRANDON DE CLOU
SILISHEA WOLLACE
SILISHA RICHARDSON
SOFIJA BOBICEVIC
SOOFIA XIUROUPPA
SOOPHIA CHIUUROUPPA
STIVE BARTOLO
Tatyana Esennikova
Tereza Zemanova
Terry Clarke
Theodore Anderson
Thi Ha My Nguyen
Tibor Szakacs
Tijana duanovi c
Томас Скопек
Триша Мейнард-Мохаммед
Васиф Самадов
Виктория Райко
Вишал Лалчан
Вен Си Фань
Йи Син
Йордан Камджилов
Юлия Горелова

Новости и обновления открытого исходного кода AWS 92

29 ноября 2021 г.

— выпуск № 92

Информационный бюллетень №92.Это выпуск еженедельного информационного бюллетеня re:Invent, и хотя в этом году меня там не будет, я все равно буду освещать все объявления и интересующие темы в информационном бюллетене этой и следующей недель.

Помимо re:Invent, в этом недельном письме вы также найдете множество новых проектов с открытым исходным кодом, в том числе кое-что для поклонников DynamoDB, бессерверный проект GraalVM, очень хороший проект AWS SSO, новые рецепты Grafana и многое другое. Публикации AWS и сообщества на этой неделе охватывают Linux, Redis, Deep Java Library, Deep Graph Library, Magma, Moodle, GitHub Actions и многое другое.У нас есть пара новых видео, которыми мы можем поделиться, чтобы завершить тему.

Прежде чем приступить к делу, ознакомьтесь с повесткой дня на этой неделе на сайте re:Invent, чтобы не пропустить ни одной из замечательных сессий с открытым исходным кодом.

re:Инвент 2021

Спот собрал необходимые материалы для подготовки к re:Invent в этом году в своем посте «Руководство для посетителей AWS по открытому исходному коду» на re:Invent 2021.

Если вы собираетесь или посещаете виртуально, в этом году будет много отличных сессий, связанных с открытым исходным кодом.Я собрал их здесь для вашего удобства. Прочитайте сообщение Spot выше, чтобы погрузиться в тезисы этих сессий, если вы хотите узнать больше.

  • OPN201 — Как сообщество Apache Lucene создало слияние при обновлении
  • OPN202 — Архитектура и дизайн Babelfish (Chalk Talk)
  • OPN204 — Введение в GraphQL
  • OPN205 — Construct Hub: каталог с открытым исходным кодом для библиотек CDK (Chalk Talk)
  • OPN206 — Начало работы в качестве участника Bottlerocket (Chalk Talk)
  • OPN207 — 10 основных проблем с наблюдаемостью и как открытый исходный код может помочь
  • OPN301 — Использование Rust для минимизации воздействия на окружающую среду
  • OPN302 — Обновление до OpenSearch (Chalk Talk)
  • OPN303 — Открытая работа с OpenSearch (Chalk Talk)
  • OPN304 — Асинхронная ржавчина: поторопитесь и . Ждите! (Мастерская)
  • OPN305 — Защита данных OpenSearch (сеанс Builder)
  • OPN307 — OpenSearch: вместе строим будущее поиска
  • OPN308 — машинное обучение с Metaflow и Kubernetes: прототип для производства на Amazon EKS
  • OPN309 — AWS SaaS Boost vNext: включение новых шаблонов и расширяемости
  • OPN311 — быстрее создайте встроенную ОС Linux, подключенную к облаку AWS (Chalk Talk)
  • OPN312 — Построение мультиархитектурного конвейера CI/CD для Kubernetes (Chalk Talk)
  • OPN313 — когда жизнь передает вам данные, возьмите OpenSearch (Workshop)
  • OPN314 — подробное изучение функций разных SDK на AWS (Workshop)
  • OPN315 — создание кластера базы данных PostgreSQL с помощью Babelfish (сеанс Builder)
  • OPN316 — Prometheus и Grafana: интегрированные метрики, журналы и трассировки (сеанс Builder)

Другие примечательные сеансы включают:

  • AIM409 — ускорение глубокого обучения с помощью настраиваемых облачных сред
  • AIM12 — приложения глубокого обучения с TensorFlow (Chalk Talk)
  • ANT204 — погружение в Amazon OpenSearch Service (семинар)
  • ANT401 — Глубокое погружение: ускорение Apache Spark с помощью Amazon EMR
  • ARC311 — ускорение рабочих процессов анализа среды здания на AWS
  • CON204 — Наблюдаемость и не только с контейнерными сервисами на AWS (Workshop)
  • CON210 — Масштабируемость Kubernetes и динамическое планирование
  • CON305 — автоматическая инициализация узлов с помощью Karpenter
  • CON320 — обеспечение безопасности операционной системы хоста с помощью Bottlerocket (Chalk Talk)
  • COP206 — Наблюдаемость с открытым исходным кодом
  • COP316 — Наблюдаемость с открытым исходным кодом (Chalk Talk)
  • COP402 — Оптимизация рабочих процессов AWS с помощью CDK для Terraform
  • DPR203 — демонстрация робототехники с открытым исходным кодом AWS DeepRacer
  • IOT302 — создавайте интеллектуальные устройства IoT быстрее с помощью AWS IoT Greengrass (Chalk Talk)
  • HJS304 — зеленый код! Хакатон и семинар по данным об устойчивом развитии
  • NET301 — устройства безопасности с открытым исходным кодом и AWS Gateway Load Balancer (семинар)
  • QTC306 — Использование Джулии для программирования квантовых компьютеров (Chalk Talk)

Если вы там лично, вам следует проверить несколько вещей:

  • Комната для разработчиков — там будут демонстрироваться проекты с открытым исходным кодом, а также разработчики с открытым исходным кодом, готовые поговорить с вами.
  • After Dark — социальная сеть с открытым исходным кодом, которую организует команда открытого исходного кода.

Еще есть время зарегистрироваться и принять участие, поэтому узнайте больше на домашней странице мероприятия.

Если вы собираетесь на этой неделе, проверьте доску объявлений, чтобы не пропустить лучшую вечеринку re:Invent, After Dark.

Чествование разработчиков открытого исходного кода

Статьи, опубликованные в этой серии, возможны только благодаря участникам и сопровождающим проекта, поэтому я хотел бы возгласить и поблагодарить тех людей, которые действительно поддерживают открытый исходный код и позволяют всем нам строить поверх того, что они создали.

Итак, спасибо следующим героям с открытым исходным кодом: Тайлеру Уолчу, Марку Сайлсу, Юсуфу Майету, Натану Харрису, Дмитрию Гулину, Хари Ому Прасату, Рене Бранделу, Лорен Малленнекс, Индраджиту Госалкару, Кириту Тадаке, Роберто Луне Рохасу, Шиве Карутури, Соналу. Брахман, Лукас Бейкер, Андреа Дуке, Вьет Йен Нгуен, Камран Хабиб, Валид (Уилл) Бадр, Кевин О’Брайен, Джоанн Мур, Джим Вайнгартен, Раби Абдель, Джим Хуанг и Арун Туласи.

Убедитесь, что вы находите этих разработчиков и следите за ними, а также следите за их проектами с открытым исходным кодом и вкладами.

Последние проекты с открытым исходным кодом

электродб

electrodb ElectroDB — это библиотека DynamoDB с открытым исходным кодом от Tyler Walch, целью которой является упрощение процесса моделирования, обеспечение соблюдения ограничений данных, выполнение запросов между сущностями и форматирование сложных параметров DocumentClient. Подробная документация и множество примеров делают этот проект достойным внимания.

бессерверная демонстрация Graalvm

serverless-graalvm-demo Марк Сайлс собрал демо-версию Serverless GraalVM, состоящую из Amazon API Gateway, поддерживаемого четырьмя функциями AWS Lambda, и таблицы Amazon DynamoDB для хранения.

grafana-athena-рецепты

Если вы еще не подписались на отличный еженедельный информационный бюллетень o11y Майкла Хаузенбласа, освещающий темы o11y, включая, помимо прочего, OpenTelemetry, Prometheus, FluentBit и другие связанные проекты CNCF, я рекомендую вам ознакомиться с ним. Майкл делится парой новых рецептов из объявления на прошлой неделе о том, что Amazon Athena и Amazon Redshift теперь поддерживаются в качестве источников данных внутри Grafana.

Сначала мы рассмотрим, как настроить Amazon Athena, используя хорошую демонстрацию того, как запрашивать геоданные, а затем визуализировать это.Amazon Redshift в качестве источника данных теперь также возможен, независимо от того, хотите ли вы использовать собственную Grafana с открытым исходным кодом или версию управляемого сервиса, например AMG.

aws-sso-расширения для предприятий

aws-sso-extensions-for-enterprise Этот проект упрощает процесс управления доступом пользователей к учетным записям AWS с помощью AWS SSO за счет расширения API AWS SSO. Вместо того, чтобы отдельно управлять наборами разрешений AWS SSO и назначениями учетных записей, вы можете использовать это решение для описания наборов разрешений с помощью одного вызова API для каждого набора.

млопс-шаблон-gitlab

mlops-template-gitlab это репозиторий содержит шаблон MLOps, который можно использовать для настройки проекта SageMaker для обучения и развертывания модели с использованием GitLab для SVC и GitLab Pipelines для CI/CD. Лорен Малленнекс, Индраджит Госалкар и Кирит Тадака составили эту запись в блоге «Создание рабочих процессов MLOps с помощью проектов Amazon SageMaker, GitLab и конвейеров GitLab», чтобы помочь вам пройтись по коду.

виртуальная комната ожидания aws

aws-virtual-waiting-room Этот новый проект поможет вам буферизовать входящие пользовательские запросы на ваш веб-сайт во время больших всплесков трафика (идеально подходит для быстро приближающегося праздничного сезона). Он создает облачную инфраструктуру, предназначенную для временной разгрузки входящего трафика на ваш веб-сайт, и предоставляет возможности для настройки и интеграции виртуальной комнаты ожидания. Зал ожидания действует как зона ожидания для посетителей вашего веб-сайта и позволяет проходить трафику, когда достаточно пропускной способности. Здесь есть подробная документация. Поглотите большие всплески трафика на свой веб-сайт с помощью виртуальной комнаты ожидания AWS. Спасибо Тайлеру Линчу за то, что предупредил меня об этом.

Amazon-ecs-ами

amazon-ecs-ami этот репозиторий содержит рецепты Packer для создания официальных образов AMI Amazon Linux, оптимизированных для ECS.

Записи в блогах AWS и сообщества

Линукс

Я очень взволнован объявлением на прошлой неделе об общедоступной предварительной версии Amazon Linux 2022 (AL2022), нового Linux общего назначения Amazon для AWS, и я знаю, что многие люди очень усердно работали над этим. Начиная с AL2022, новая основная версия Amazon Linux будет доступна каждые два года, и каждая версия будет поддерживаться в течение пяти лет. Клиенты также смогут воспользоваться преимуществами ежеквартальных обновлений посредством второстепенных выпусков и использовать новейшее программное обеспечение для своих приложений.Наконец, AL2022 предоставляет возможность привязки к определенной версии репозитория пакетов Amazon Linux, что позволяет клиентам контролировать, как и когда они получают обновления. AL2022 использует проект Fedora в качестве своего исходного потока, чтобы предоставлять клиентам широкий спектр новейшего программного обеспечения, такого как обновленные языковые среды выполнения, в рамках ежеквартальных выпусков. Кроме того, в AL2022 SELinux включен и применяется по умолчанию.

Вы можете прочитать полное объявление по ссылке Объявление предварительной версии Amazon Linux 2022, а также ознакомиться с репозиторием GitHub, amazon-linux-2022

.

После этого мы попросили Джоанн Мур и Джима Вайнгартена объявить об обновленной программе Amazon Linux Ready, которая теперь будет проверять программные продукты партнеров AWS, работающие на Amazon Linux 2, а также на Amazon Linux 2022 следующего поколения. Вы читаете подробности в их сообщении «Программа Amazon Linux Ready, обновленная для включения операционной системы Amazon Linux нового поколения

».

Редис

В этом посте Amazon ElastiCache представляет поддержку Redis 6.2, Роберто Луна Рохас, Сива Карутури и Сонал Брахман рассказывают о поддержке Redis 6.2 в Amazon ElastiCache и знакомят вас с некоторыми ключевыми командами, о которых вам следует знать.

Библиотека Deep Java

Deep Java Library (DJL) — это платформа Java с открытым исходным кодом для глубокого обучения.В этом гостевом посте от Лукаса Бейкера, Андреа Дуке и Вьет Йен Нгуен из Hypefactors они рассказывают, как они интегрировали предиктор в один из своих конвейеров, и как это изменение упростило их архитектуру и упростило MLOps. Узнайте больше, прочитав их пост «Упрощенные MLOps с помощью библиотеки Deep Java

».

Библиотека глубоких графов

Deep Graph Library (DGL) — это пакет Python с открытым исходным кодом для глубокого изучения графов. В этом посте рассказывается, как Careem выявляет мошенничество с идентификацией с помощью глубокого обучения на основе графов, а Amazon Neptune Камран Хабиб, Валид (Уилл) Бадр и Кевин О’Брайен рассказывают, как Careem выявляет мошенничество с идентификацией с помощью глубокого обучения на основе графов и Amazon Neptune.

Мудл

Если вы являетесь пользователем Moodle, то этот пост «Как масштабировать и оптимизировать Moodle LMS на AWS» от Юсуфа Майета покажет вам, как масштабировать и оптимизировать Moodle, чтобы убедиться, что новая среда обслуживает тысячи студентов и по-прежнему является экономически эффективным решением. . [руки]

Действия GitHub

Хотя это и не является открытым исходным кодом, многие проекты с открытым исходным кодом решили жить в GitHub и часто используют GitHub Actions как часть своих инструментов разработки программного обеспечения.Если вы являетесь таким проектом и ищете хороший и простой способ развернуть свой проект в среде выполнения контейнера на AWS, ознакомьтесь с этой публикацией Развертывание приложений в AWS App Runner с помощью GitHub Actions от Натана Харриса, Дмитрия Гулина, и Хари Ом Прасат. В этом посте рассказывается, как вы можете использовать GitHub в качестве репозитория исходного кода и использовать действия GitHub для развертывания ваших контейнерных приложений в App Runner. [руки]

Дистрибутив AWS для OpenTelemetry

В публикации «Упрощение мониторинга Amazon ECS, настроенного с помощью AWS Distro для OpenTelemetry» Родриг Коффи предлагает практическое руководство по настройке AWS Distro для OpenTelemetry для Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) с интеграцией консоли в один клик.У меня есть это в моем списке дел, так что проверьте это. [руки]

Магма

Magma — это программная платформа с открытым исходным кодом, которая предоставляет сетевым операторам открытое, гибкое и расширяемое решение для базовой мобильной сети. В публикации «Развертывание Magma в облаке AWS: в регионе, локально и на периферии» Раби Абдель, Джим Хуанг и Арун Туласи предоставляют инструкции по развертыванию и настройке базовой сети Magma в облаке AWS с помощью Magma Cloudstrapper. [руки]

AWS Amplify

Было несколько очень хороших объявлений pre:Invent от команды AWS Amplify, и на прошлой неделе мы увидели еще больше.

Интерфейс командной строки AWS Amplify — это цепочка инструментов командной строки, которая помогает разработчикам интерфейсов создавать серверные части приложений в облаке. В рамках этого инструмента Transformers позволяют разработчикам настраивать свою внутреннюю модель данных с помощью языка определения схемы GraphQL, а Amplify CLI автоматически преобразует схему в полностью функционирующий API GraphQL с лежащей в его основе облачной инфраструктурой.

В сообщении AWS Amplify анонсируется новый GraphQL Transformer v2. Более многофункциональный, гибкий и расширяемый Рене Брандель рассматривает пять новых функций GraphQL, доступных в GraphQL Transformer v2.

Быстрые обновления

Графана

Amazon Managed Grafana объявляет о новых подключаемых модулях источников данных для Amazon Athena и Amazon Redshift, которые позволяют клиентам запрашивать, визуализировать данные Athena и Redshift и получать оповещения о них из рабочих областей Amazon Managed Grafana. Amazon Managed Grafana теперь также поддерживает источники данных CloudFlare, Zabbix и Splunk Infrastructure Monitoring, а также визуализацию панели Geomap и Grafana версии 8 с открытым исходным кодом.2.

Полное объявление см. в разделе Amazon Managed Grafana, в котором добавлена ​​поддержка источников данных Amazon Athena и Amazon Redshift, а также визуализация Geomap

PostgreSQL

Прокси-сервер Amazon Relational Database Service (RDS) теперь поддерживает RDS для PostgreSQL и Amazon Aurora PostgreSQL — Compatible Edition основной версии 12. PostgreSQL 12 включает улучшенное управление индексированием, улучшенные возможности секционирования, запросы пути JSON в соответствии со спецификациями SQL/JSON и многие другие дополнительные функции. Особенности.RDS Proxy — это полностью управляемый и высокодоступный прокси-сервер базы данных для баз данных Aurora и RDS. RDS Proxy помогает улучшить масштабируемость, отказоустойчивость и безопасность приложений.

Терраформ

AWS Proton теперь поддерживает определение инфраструктуры на языке конфигурации HashiCorp (HCL) и предоставление инфраструктуры с использованием Terraform с открытым исходным кодом посредством рабочего процесса на основе git. Платформенные группы определяют шаблоны AWS Proton с помощью модулей Terraform, а AWS Proton использует управляемую клиентом автоматизацию Terraform для предоставления или обновления инфраструктуры.Клиенты могут использовать Terraform в качестве инструмента для определения и подготовки своей инфраструктуры, а AWS Proton обеспечит согласованное использование модулей и их актуальность. Подробнее читайте в объявлении, AWS Proton теперь поддерживает Terraform с открытым исходным кодом для подготовки инфраструктуры и в сообщении моей коллеги Марсии Вильяльба, Новое — AWS Proton поддерживает репозитории Terraform и Git для управления шаблонами

.

Amazon Redshift

В Amazon Redshift теперь доступна встроенная поддержка SQLAlchemy (sqlalchemy-redshift) с открытым исходным кодом и платформ Apache Airflow. Обновленный диалект Amazon Redshift для SQLAlchemy поддерживает драйвер Python с открытым исходным кодом Amazon Redshift. В этом выпуске вы можете использовать единый вход с вашим поставщиком удостоверений (IdP) для подключения к кластерам Redshift и избежать проблем с управлением учетными данными. Вы также можете использовать новые функции Amazon Redshift, такие как использование типов данных TIMESTAMPTZ и TIMETZ, при переходе на последний диалект Redshift для SQL Alchemy и Apache Airflow. Эти функции доступны в sqlalchemy-redshift версии 0.8.6 и выше.

В Apache Airflow добавлены RedshiftSQLHook и RedshiftSQLOperator, которые позволяют пользователям Airflow выполнять операции Amazon Redshift. RedshiftSQLHook использует драйвер Python с открытым исходным кодом Amazon Redshift (redshift_connector), который поддерживает аутентификацию через IAM или поставщика удостоверений, поддерживаемого в SQLAlchemy. Интеграция Apache Airflow с SQLAlchemy использует обновленный sqlalchemy-redshift.

Видео недели

Контейнер re:Invent special

Адам Келлер и Джастин Гаррисон из команды The Containers from the Couch на прошлой неделе провели специальное мероприятие pre:Invent, посвященное функциям и запускам контейнеров AWS в 2021 году, предшествовавшее re:Invent

.

События для вашего дневника

re:Инвент 2021 | Виртуальный и Лас-Вегас
с 28 ноября по пятницу 3 декабря

Подробнее о сеансах см. выше.Еще есть время зарегистрироваться и принять участие, поэтому узнайте больше на домашней странице мероприятия.

Оставайтесь на связи с открытым исходным кодом в AWS

Я надеюсь, что это резюме было полезным. Не забудьте посетить домашнюю страницу с открытым исходным кодом, чтобы быть в курсе всей нашей деятельности в области открытого исходного кода, подписавшись на нас на @AWSOpen

.

[PDF] Победитель в конкурсе Yahoo! Learning To Rank Challenge с помощью YetiRank

ПОКАЗАНЫ 1-10 ИЗ 19 ССЫЛОК новый списочный подход к обучению ранжированию, который создает условное распределение вероятностей по рейтингам, присвоенным документам для данного запроса, что позволяет оптимизировать градиентное восхождение ожидаемого значения некоторого показателя производительности.Expand

AdaRank: повышающий алгоритм для поиска информации

Предлагаемый новый алгоритм обучения, называемый AdaRank, многократно строит «слабые ранжировщики» на основе повторно взвешенных обучающих данных и, наконец, линейно комбинирует слабые ранжировщики для прогнозирования ранжирования, что доказывает, что процесс обучения AdaRank — это именно процесс повышения используемого показателя производительности. Expand
  • Просмотреть 3 выдержки, ссылки, методы и фон

Обучение ранжированию: от парного подхода к списочному подходу

Предлагается, чтобы обучение ранжированию использовало списочный подход, в котором списки объектов используются в качестве «экземпляров» в обучении , и вводит две вероятностные модели, соответственно называемые вероятностью перестановки и максимальной вероятностью k, для определения функции потерь по списку для обучения. Expand

Обучение ранжированию с помощью негладких функций стоимости

Класс простых гибких алгоритмов под названием LambdaRank, который позволяет избежать трудностей, работая с неявными функциями стоимости с использованием моделей нейронных сетей, и может быть расширен до любых негладких и многомерных функций стоимости. Expand
  • Просмотреть 4 выдержки, справочные материалы, методы и фон

SoftRank: оптимизация показателей негладкого ранжирования

В этой работе представлено новое семейство целей обучения, которые получены из ранговых распределений документов, вызванных сглаженными оценками, называемыми SoftRank. и фокусируется на сглаженном приближении к нормализованному дисконтированному совокупному выигрышу (NDCG), называемому SoftNDCG.Expand
  • Посмотреть 3 выдержки, справочная информация

FRank: метод ранжирования с потерей точности результаты показывают, что предложенный алгоритм превосходит другие методы ранжирования, основанные на обучении, как в традиционной задаче IR, так и в веб-поиске. Expand

  • Посмотреть 2 выдержки, ссылки на методы

Эффективный алгоритм повышения для объединения предпочтений

В этой работе описывается и анализируется эффективный алгоритм под названием RankBoost для объединения предпочтений на основе повышающего подхода к машинному обучению, а также приводятся теоретические результаты, описывающие поведение алгоритма. как на обучающих данных, так и на новых тестовых данных, не замеченных во время обучения.Expand

Розыгрыш с ранжированием

Описан простой и эффективный онлайн-алгоритм, проанализирована его производительность в модели границ ошибок, доказана его корректность, и он превосходит онлайн-алгоритмы регрессии и классификации, применяемые для ранжирования. Expand
  • Посмотреть 2 выдержки, ссылки методы

Оптимизация поисковых систем с использованием данных о переходах

Целью данной статьи является разработка метода, который использует данные о переходах для обучения, а именно журнал запросов поисковой системы в связи с журналом ссылок, по которым переходили пользователи в представленном рейтинге. Expand
  • Посмотреть 3 выдержки, справочная информация

Новости и обновления AWS с открытым исходным кодом 92 — Компания веб-разработки Lzo Media

Новости и обновления открытого исходного кода AWS 92



29 ноября 2021 г. — платеж № 92

Информационный бюллетень №92. Это выпуск еженедельного информационного бюллетеня re:Invent, и хотя в этом году меня там не будет, я все равно буду освещать все объявления и интересующие темы в информационном бюллетене этой и следующей недель.

Помимо re:Invent, в этом недельном письме вы также найдете множество новых проектов с открытым исходным кодом, в том числе кое-что для поклонников DynamoDB, бессерверный проект GraalVM, очень хороший проект AWS SSO, новые рецепты Grafana и многое другое. Публикации AWS и сообщества на этой неделе охватывают Linux, Redis, Deep Java Library, Deep Graph Library, Magma, Moodle, GitHub Actions и многое другое. У нас есть пара новых видео, которыми мы можем поделиться, чтобы завершить тему.

Прежде чем приступить к делу, ознакомьтесь с повесткой дня на этой неделе на сайте re:Invent, чтобы не пропустить ни одной из замечательных сессий с открытым исходным кодом.

re:Инвент 2021

Спот собрал необходимые материалы для подготовки к re:Invent в этом году в своем посте «Руководство для посетителей AWS по открытому исходному коду» на re:Invent 2021.

Если вы собираетесь или посещаете виртуально, в этом году будет много отличных сессий, связанных с открытым исходным кодом. Я собрал их здесь для вашего удобства. Прочитайте сообщение Spot выше, чтобы погрузиться в тезисы этих сессий, если вы хотите узнать больше.

  • OPN201 — Как сообщество Apache Lucene создало слияние при обновлении
  • OPN202 — Архитектура и дизайн Babelfish (Chalk Talk)
  • OPN204 — Введение в GraphQL
  • OPN205 — Construct Hub: каталог с открытым исходным кодом для библиотек CDK (Chalk Talk)
  • OPN206 — Начало работы в качестве участника Bottlerocket (Chalk Talk)
  • OPN207 — 10 основных проблем с наблюдаемостью и как открытый исходный код может помочь
  • OPN301 — Использование Rust для минимизации воздействия на окружающую среду
  • OPN302 — Обновление до OpenSearch (Chalk Talk)
  • OPN303 — Открытая работа с OpenSearch (Chalk Talk)
  • OPN304 — Асинхронная ржавчина: поторопитесь и . Ждите! (Мастерская)
  • OPN305 — Защита ваших данных OpenSearch (сеанс Builder)
  • OPN307 — OpenSearch: вместе строим будущее поиска
  • OPN308 — машинное обучение с Metaflow и Kubernetes: прототип для производства на Amazon EKS
  • OPN309 — AWS SaaS Boost vNext: включение новых шаблонов и расширяемости
  • OPN311 — быстрее создайте встроенную ОС Linux, подключенную к облаку AWS (Chalk Talk)
  • OPN312 — Создание мультиархитектурного конвейера CI/CD для Kubernetes (Chalk Talk)
  • OPN313 — когда жизнь передает вам данные, возьмите OpenSearch (Workshop)
  • OPN314 — подробное изучение функций кросс-SDK на AWS (Workshop)
  • OPN315 — создание кластера базы данных PostgreSQL с помощью Babelfish (сеанс Builder)
  • OPN316 — Prometheus и Grafana: интегрированные метрики, журналы и трассировки (сеанс Builder)

Другие примечательные сеансы включают:

  • AIM409 — ускорение глубокого обучения с помощью настраиваемых облачных сред
  • AIM12 — приложения для глубокого обучения с TensorFlow (Chalk Talk)
  • ANT204 — погружение в Amazon OpenSearch Service (семинар)
  • ANT401 — Глубокое погружение: ускорение Apache Spark с помощью Amazon EMR
  • ARC311 — ускорение рабочих процессов анализа среды здания на AWS
  • CON204 — Наблюдаемость и не только с контейнерными сервисами на AWS (Workshop)
  • CON210 — масштабируемость Kubernetes и динамическое планирование
  • CON305 — автоматическая инициализация узла с помощью Karpenter
  • CON320 — обеспечение безопасности операционной системы хоста с помощью Bottlerocket (Chalk Talk)
  • COP206 – Наблюдаемость с открытым исходным кодом
  • COP316 – Наблюдаемость с открытым исходным кодом (Chalk Talk)
  • COP402 — Оптимизация рабочих процессов AWS с помощью CDK для Terraform
  • DPR203 — демонстрация робототехники с открытым исходным кодом AWS DeepRacer
  • IOT302 — создавайте интеллектуальные устройства IoT быстрее с помощью AWS IoT Greengrass (Chalk Talk)
  • HJS304 — зеленый код! Хакатон и семинар по данным об устойчивом развитии
  • NET301 — устройства безопасности с открытым исходным кодом и AWS Gateway Load Balancer (семинар)
  • QTC306 — Использование Джулии для программирования квантовых компьютеров (Chalk Talk)

Если вы там лично, вам следует проверить несколько вещей:

  • Комната для разработчиков — там будут демонстрироваться проекты с открытым исходным кодом, а также разработчики с открытым исходным кодом, готовые поговорить с вами.
  • After Dark — социальная сеть с открытым исходным кодом, которую организует команда открытого исходного кода.

Еще есть время зарегистрироваться и принять участие, поэтому узнайте больше на домашней странице мероприятия.

Если вы собираетесь на этой неделе, проверьте доску объявлений, чтобы не пропустить лучшую вечеринку re:Invent, After Dark.



Чествование разработчиков открытого исходного кода

Статьи, опубликованные в этой серии, возможны только благодаря участникам и сопровождающим проекта, поэтому я хотел бы возгласить и поблагодарить тех людей, которые действительно поддерживают открытый исходный код и позволяют всем нам строить поверх того, что они создали.

Итак, спасибо следующим героям с открытым исходным кодом: Тайлеру Уолчу, Марку Сайлсу, Юсуфу Майету, Натану Харрису, Дмитрию Гулину, Хари Ому Прасату, Рене Бранделу, Лорен Малленнекс, Индраджиту Госалкару, Кириту Тадаке, Роберто Луне Рохасу, Шиве Карутури, Соналу. Брахман, Лукас Бейкер, Андреа Дуке, Вьет Йен Нгуен, Камран Хабиб, Валид (Уилл) Бадр, Кевин О’Брайен, Джоанн Мур, Джим Вайнгартен, Раби Абдель, Джим Хуанг и Арун Туласи.

Убедитесь, что вы находите этих разработчиков и следите за ними, а также следите за их проектами с открытым исходным кодом и вкладами.



Последние проекты с открытым исходным кодом

электродб

electrodb ElectroDB — это библиотека DynamoDB с открытым исходным кодом от Tyler Walch, целью которой является упрощение процесса моделирования, обеспечение соблюдения ограничений данных, выполнение запросов между сущностями и форматирование сложных параметров DocumentClient. Подробная документация и множество примеров делают этот проект достойным внимания.

бессерверная демонстрация Graalvm

serverless-graalvm-demo Марк Сайлс собрал демо-версию Serverless GraalVM, состоящую из Amazon API Gateway, поддерживаемого четырьмя функциями AWS Lambda, и таблицы Amazon DynamoDB для хранения.

grafana-athena-рецепты

Если вы не подписаны на отличный еженедельный информационный бюллетень o11y Майкла Хаузенбласа, освещающий темы o11y, включая, помимо прочего, OpenTelemetry, Prometheus, FluentBit и другие связанные проекты CNCF, я рекомендую вам ознакомиться с ним. Майкл делится парой новых рецептов из объявления на прошлой неделе о том, что Amazon Athena и Amazon Redshift теперь поддерживаются в качестве источников данных внутри Grafana.

Сначала мы рассмотрим, как настроить Amazon Athena, используя хорошую демонстрацию того, как запрашивать геоданные, а затем визуализировать это.Amazon Redshift в качестве источника данных теперь также возможен, независимо от того, хотите ли вы использовать собственную Grafana с открытым исходным кодом или версию управляемого сервиса, например AMG.

aws-sso-расширения для предприятий

aws-sso-extensions-for-enterprise Этот проект упрощает процесс управления доступом пользователей к учетным записям AWS с помощью AWS SSO за счет расширения API AWS SSO. Вместо того, чтобы отдельно управлять наборами разрешений AWS SSO и назначениями учетных записей, вы можете использовать это решение для описания наборов разрешений с помощью одного вызова API для каждого набора.

млопс-шаблон-gitlab

mlops-template-gitlab это репозиторий содержит шаблон MLOps, который можно использовать для настройки проекта SageMaker для обучения и развертывания модели с использованием GitLab для SVC и GitLab Pipelines для CI/CD. Лорен Малленнекс, Индраджит Госалкар и Кирит Тадака составили эту запись в блоге «Создание рабочих процессов MLOps с помощью проектов Amazon SageMaker, GitLab и конвейеров GitLab», чтобы помочь вам пройтись по коду.

виртуальная комната ожидания aws

aws-virtual-waiting-room Этот новый проект поможет вам буферизовать входящие пользовательские запросы на ваш веб-сайт во время больших всплесков трафика (идеально подходит для быстро приближающегося праздничного сезона). Он создает облачную инфраструктуру, предназначенную для временной разгрузки входящего трафика на ваш веб-сайт, и предоставляет возможности для настройки и интеграции виртуальной комнаты ожидания. Зал ожидания действует как зона ожидания для посетителей вашего веб-сайта и позволяет проходить трафику, когда достаточно пропускной способности. Здесь есть подробная документация. Поглотите большие всплески трафика на свой веб-сайт с помощью виртуальной комнаты ожидания AWS. Спасибо Тайлеру Линчу за то, что предупредил меня об этом.

Amazon-ecs-ами

amazon-ecs-ami этот репозиторий содержит рецепты Packer для создания официальных образов AMI Amazon Linux, оптимизированных для ECS.



Сообщения в блогах AWS и сообщества

Линукс

Я очень взволнован объявлением на прошлой неделе об общедоступной предварительной версии Amazon Linux 2022 (AL2022), нового Linux общего назначения Amazon для AWS, и я знаю, что многие люди очень усердно работали над этим. Начиная с AL2022, новая основная версия Amazon Linux будет доступна каждые два года, и каждая версия будет поддерживаться в течение пяти лет. Клиенты также смогут воспользоваться преимуществами ежеквартальных обновлений посредством второстепенных выпусков и использовать новейшее программное обеспечение для своих приложений.Наконец, AL2022 предоставляет возможность привязки к определенной версии репозитория пакетов Amazon Linux, что позволяет клиентам контролировать, как и когда они получают обновления. AL2022 использует проект Fedora в качестве своего исходного потока, чтобы предоставлять клиентам широкий спектр новейшего программного обеспечения, такого как обновленные языковые среды выполнения, в рамках ежеквартальных выпусков. Кроме того, в AL2022 SELinux включен и применяется по умолчанию.

Вы можете прочитать полное объявление по ссылке Объявление предварительной версии Amazon Linux 2022, а также ознакомиться с репозиторием GitHub, amazon-linux-2022

.

После этого мы попросили Джоанн Мур и Джима Вайнгартена объявить об обновленной программе Amazon Linux Ready, которая теперь будет проверять программные продукты партнеров AWS, работающие на Amazon Linux 2, а также на Amazon Linux 2022 следующего поколения. Вы читаете подробности в их сообщении «Программа Amazon Linux Ready, обновленная для включения операционной системы Amazon Linux нового поколения

».

Редис

В этом посте Amazon ElastiCache представляет поддержку Redis 6.2, Роберто Луна Рохас, Сива Карутури и Сонал Брахман рассказывают о поддержке Redis 6.2 в Amazon ElastiCache и знакомят вас с некоторыми ключевыми командами, о которых вам следует знать.

Библиотека Deep Java

Deep Java Library (DJL) — это платформа Java с открытым исходным кодом для глубокого обучения.В этом гостевом посте от Лукаса Бейкера, Андреа Дуке и Вьет Йен Нгуен из Hypefactors они рассказывают, как они интегрировали предиктор в один из своих конвейеров, и как это изменение упростило их архитектуру и упростило MLOps. Узнайте больше, прочитав их пост «Упрощенные MLOps с помощью библиотеки Deep Java

».

Библиотека глубоких графов

Deep Graph Library (DGL) — это пакет Python с открытым исходным кодом для глубокого изучения графов. В этом посте рассказывается, как Careem выявляет мошенничество с идентификацией с помощью глубокого обучения на основе графов, а Amazon Neptune Камран Хабиб, Валид (Уилл) Бадр и Кевин О’Брайен рассказывают, как Careem выявляет мошенничество с идентификацией с помощью глубокого обучения на основе графов и Amazon Neptune.

Мудл

Если вы являетесь пользователем Moodle, то этот пост «Как масштабировать и оптимизировать Moodle LMS на AWS» от Юсуфа Майета покажет вам, как масштабировать и оптимизировать Moodle, чтобы убедиться, что новая среда обслуживает тысячи студентов и по-прежнему является экономически эффективным решением. . [руки]

Действия GitHub

Хотя это и не является открытым исходным кодом, многие проекты с открытым исходным кодом решили жить в GitHub и часто используют GitHub Actions как часть своих инструментов разработки программного обеспечения.Если вы являетесь таким проектом и ищете хороший и простой способ развернуть свой проект в среде выполнения контейнера на AWS, ознакомьтесь с этой публикацией Развертывание приложений в AWS App Runner с помощью GitHub Actions от Натана Харриса, Дмитрия Гулина, и Хари Ом Прасат. В этом посте рассказывается, как вы можете использовать GitHub в качестве репозитория исходного кода и использовать действия GitHub для развертывания ваших контейнерных приложений в App Runner. [руки]

Дистрибутив AWS для OpenTelemetry

В публикации «Упрощение мониторинга Amazon ECS, настроенного с помощью AWS Distro для OpenTelemetry» Родриг Коффи предлагает практическое руководство по настройке AWS Distro для OpenTelemetry для Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) с интеграцией консоли в один клик.У меня есть это в моем списке дел, так что проверьте это. [руки]

Магма

Magma — это программная платформа с открытым исходным кодом, которая предоставляет сетевым операторам открытое, гибкое и расширяемое решение для базовой мобильной сети. В публикации «Развертывание Magma в облаке AWS: в регионе, локально и на периферии» Раби Абдель, Джим Хуанг и Арун Туласи предоставляют инструкции по развертыванию и настройке базовой сети Magma в облаке AWS с помощью Magma Cloudstrapper. [руки]

AWS Amplify

Было несколько очень хороших объявлений pre:Invent от команды AWS Amplify, и на прошлой неделе мы увидели еще больше.

Интерфейс командной строки AWS Amplify — это цепочка инструментов командной строки, которая помогает разработчикам интерфейсов создавать серверные части приложений в облаке. В рамках этого инструмента Transformers позволяют разработчикам настраивать свою внутреннюю модель данных с помощью языка определения схемы GraphQL, а Amplify CLI автоматически преобразует схему в полностью функционирующий API GraphQL с лежащей в его основе облачной инфраструктурой.

В сообщении AWS Amplify анонсируется новый GraphQL Transformer v2. Более многофункциональный, гибкий и расширяемый Рене Брандель рассматривает пять новых функций GraphQL, доступных в GraphQL Transformer v2.



Быстрые обновления

Графана

Amazon Managed Grafana объявляет о новых подключаемых модулях источников данных для Amazon Athena и Amazon Redshift, которые позволяют клиентам запрашивать, визуализировать данные Athena и Redshift и получать оповещения о них из рабочих областей Amazon Managed Grafana. Amazon Managed Grafana теперь также поддерживает источники данных CloudFlare, Zabbix и Splunk Infrastructure Monitoring, а также визуализацию панели Geomap и Grafana версии 8 с открытым исходным кодом.2.

Полное объявление см. в разделе Amazon Managed Grafana, в котором добавлена ​​поддержка источников данных Amazon Athena и Amazon Redshift, а также визуализация Geomap

PostgreSQL

Прокси-сервер Amazon Relational Database Service (RDS) теперь поддерживает RDS для PostgreSQL и Amazon Aurora PostgreSQL — Compatible Edition основной версии 12. PostgreSQL 12 включает улучшенное управление индексированием, улучшенные возможности секционирования, запросы пути JSON в соответствии со спецификациями SQL/JSON и многие другие дополнительные функции. Особенности.RDS Proxy — это полностью управляемый и высокодоступный прокси-сервер базы данных для баз данных Aurora и RDS. RDS Proxy помогает улучшить масштабируемость, отказоустойчивость и безопасность приложений.

Терраформ

AWS Proton теперь поддерживает определение инфраструктуры на языке конфигурации HashiCorp (HCL) и предоставление инфраструктуры с использованием Terraform с открытым исходным кодом посредством рабочего процесса на основе git. Платформенные группы определяют шаблоны AWS Proton с помощью модулей Terraform, а AWS Proton использует управляемую клиентом автоматизацию Terraform для предоставления или обновления инфраструктуры.Клиенты могут использовать Terraform в качестве инструмента для определения и подготовки своей инфраструктуры, а AWS Proton обеспечит согласованное использование модулей и их актуальность. Подробнее читайте в объявлении, AWS Proton теперь поддерживает Terraform с открытым исходным кодом для подготовки инфраструктуры и в сообщении моей коллеги Марсии Вильяльба, Новое — AWS Proton поддерживает репозитории Terraform и Git для управления шаблонами

.

Amazon Redshift

В Amazon Redshift теперь доступна встроенная поддержка SQLAlchemy (sqlalchemy-redshift) с открытым исходным кодом и платформ Apache Airflow. Обновленный диалект Amazon Redshift для SQLAlchemy поддерживает драйвер Python с открытым исходным кодом Amazon Redshift. В этом выпуске вы можете использовать единый вход с вашим поставщиком удостоверений (IdP) для подключения к кластерам Redshift и избежать проблем с управлением учетными данными. Вы также можете использовать новые функции Amazon Redshift, такие как использование типов данных TIMESTAMPTZ и TIMETZ, при переходе на последний диалект Redshift для SQL Alchemy и Apache Airflow. Эти функции доступны в sqlalchemy-redshift версии 0.8.6 и выше.

В Apache Airflow добавлены RedshiftSQLHook и RedshiftSQLOperator, которые позволяют пользователям Airflow выполнять операции Amazon Redshift. RedshiftSQLHook использует драйвер Python с открытым исходным кодом Amazon Redshift (redshift_connector), который поддерживает аутентификацию через IAM или поставщика удостоверений, поддерживаемого в SQLAlchemy. Интеграция Apache Airflow с SQLAlchemy использует обновленный sqlalchemy-redshift.



Видео недели

Контейнер re:Invent special

Адам Келлер и Джастин Гаррисон из команды The Containers from the Couch на прошлой неделе провели специальное мероприятие pre:Invent, посвященное функциям и запускам контейнеров AWS в 2021 году, предшествовавшее re:Invent

.



События для вашего дневника

re:Инвент 2021 | Виртуальный и Лас-Вегас
с 28 ноября по пятницу 3 декабря

Подробнее о сеансах см. выше.Еще есть время зарегистрироваться и принять участие, поэтому узнайте больше на домашней странице мероприятия.



Оставайтесь на связи с открытым исходным кодом на AWS

Я надеюсь, что это резюме было полезным. Не забудьте посетить домашнюю страницу с открытым исходным кодом, чтобы быть в курсе всей нашей деятельности в области открытого исходного кода, подписавшись на нас на @AWSOpen

.

Источник: Сообщество разработчиков

29 ноября 2021 г.

Россия представит новые элитные автомобили после кризиса Autoshow ожидает, что на этой неделе множество богатых покупателей автомобилей соберутся на ежегодную ярмарку автомобильной промышленности, так как дорогие автомобили отвлекают внимание от бюджетных конкурентов.

В 2010 году российская автомобильная промышленность постепенно возвращается к жизни благодаря увеличению продаж недорогих автомобилей, таких как Lada, но среди экспонентов Московского автосалона преобладают производители автомобилей премиум-класса, охотящиеся за большими тратами россиян.

Среди восьми мировых премьер автомобилей Jaguar XJ и Land Rover Freelander, принадлежащие Tata Motors TAMO.BO, и новый Porsche 911 PSHG_p.DE. Организаторы ожидают, что мероприятие посетят около 1,5 миллиона автолюбителей, что близко к 1.6 миллионов посетивших бум 2008 года.

«Все вернулось на уровень 2008 года — огромная территория, сумасшедшие инвестиции», — говорит Олег Дацко, исполнительный директор интернет-магазина Auto-Dealer. ru. Выставка откроется для публики 27 августа.

Выставка была отменена в прошлом году, так как глобальный экономический кризис опустошил российскую автомобильную промышленность. Продажи сократились почти вдвое по сравнению с прошлым годом, поскольку потребителям было отказано в доступе к кредитам, что поставило нескольких производителей в тупик.

БЮДЖЕТНАЯ LADA

Продажи за первые семь месяцев этого года выросли на 9 процентов по сравнению с 2009 годом до 963 688, хотя это все еще на 45 процентов ниже уровня 2008 года.Правительство заявило, что ожидает 15-процентного роста за год в целом.

Возрождение 2010 года было частично основано на спонсируемой государством схеме утилизации, в рамках которой водителям, торгующим автомобилями местного производства старше десяти лет, выплачивалось по 50 000 рублей.

Схема была введена в марте и недавно продлена на следующий год. Акцент на недорогих автомобилях принес особую пользу производителю Lada АвтоВАЗу AVAZ. MM, что способствовало 48-процентному росту отрасли в июле. [ID:nLDE6781CO]

Глава Российской ассоциации автодилеров Дмитрий Гулин заявил, что производители решили выставлять больше автомобилей премиум-класса в надежде, что бюджетные модели продолжат продаваться без усилий по продвижению.

Ассоциация европейского бизнеса (АЕБ) сообщила, что российский автомобильный рынок в прошлом году упал на 49% до 1,46 млн. автомобилей, но меньший премиальный сегмент упал на 36%.

Флагманами автосалона являются иностранные концерны, хотя некоторые из них будут выпускать новые автомобили в России. Будут представлены автомобили и местных производителей — АвтоВАЗ представит новую бюджетную семиместную Lada R90.

Другие мировые премьеры включают Toyota Highlander 7203.T, Ford Mondeo F.N и Renault Latitude RENA.PA. Французская компания Renault владеет 25% акций АвтоВАЗа и обязалась начать производство автомобилей под собственной торговой маркой на заводе российского гиганта в Тольятти, в центральной части России.