База даних: Что такое база данных | Oracle Россия и СНГ

Содержание

База данных «Экология: наука и технологии»

ecology.gpntb.ru > База данных «Экология: наука и технологии» Наверх

Специализированная база данных «Экология: наука и технологии»

 

 

 Специализированная база данных «Экология: наука и технологии» ведется с 2003 г.. и содержит библиографические сведения о статьях из журналов (более 1000 наименований), статьях из сборников трудов различных конференций, книгах, авторефератах и малотиражных изданиях по проблемам охраны окружающей природной среды (ООС).

БД включает также издания по вопросам охраны природы и природопользования из фонда редких книг (со ссылками на полные тексты в Электронной библиотеке ГПНТБ России).

База данных ведется на основе новых поступлений литературы в фонд ГПНТБ России. Каждая запись снабжена аннотацией.

На настоящее время БД включает более 70 тыс. библиографических записей.

 

Основная тематика БД:

—           Глобальные проблемы охраны окружающей среды (изменение климата, сохранение биосферы, парниковый эффект и др.).

—           Международное сотрудничество в области охраны окружающей среды.

—           Экологическая обстановка в регионах.

—           Теория и методы изучения ООС и использования природных ресурсов.

—           Экономические и правовые основы ООС.

—           Система мониторинга состояния окружающей среды.

—           Загрязнение окружающей среды. Методы исследований и контроля.

—           Загрязнение и охрана атмосферы, почв, недр, городской среды.

—           Проблема охраны водных объектов. Водоснабжение и очистка сточных вод. Питьевое водоснабжение.

—           Воздействие загрязнения окружающей среды на состояние природных экосистем и здоровье населения.

—           Радиоактивное загрязнение и проблема радиоактивных отходов.

—           Проблема переработки отходов производства и потребления.

—           Стихийные бедствия и катастрофы. Экологическая безопасность.

—           Безопасность жизнедеятельности.

 

Научно-исследовательские базы данных | Научные журналы

EBSCO предлагает информационные ресурсы по всем областям науки и техники.

Большая коллекция научно-исследовательских баз данных EBSCO позволяет пользователям с различными сферами интересов и разными уровнями квалификации получить доступ к полнотекстовой информации. Наши базы данных удовлетворяют исследовательские потребности пользователей в университетах, медицинских учреждениях, корпорациях и правительственный учреждениях, публичных и школьных библиотеках. Доступ к базам данных осуществляется через EBSCOhost, нашу собственную интуитивно понятную исследовательскую платформу.

Научные базы данных

Базы данных EBSCO для научных библиотек предоставляют исследователям и студентам тысячи рецензируемых полнотекстовых научных журналов, а также доступ к ведущим предметным указателям. Наши академические ресурсы охватывают важнейшие направления в науке и технике, технологиях, математике, искусстве и гуманитарных науках, социальных науках, праве и бизнесе.

Медицинские базы данных и базы данных по уходу за пациентами

Медицинские базы данных и базы данных по уходу за пациентами EBSCO Health обеспечивают быстрый доступ к полным текстам лучших журналов для врачей и сотрудников медицинских учреждений. Являетесь ли Вы исследователем-медиком, студентом или профессионалом, работающим в пункте медицинской помощи, клинические базы данных,

EBSCO Health предоставит Вам необходимую информацию для принятия обоснованных и уверенных решений. Эти базы данных являются совместимыми с ресурсами EBSCO Health в пунктах медицинской помощи.

Базы данных для корпораций

Вы можете поддержать деятельность ваших сотрудников, а именно их индивидуальные, командные и организационные научные исследования, и разработки, предоставив доступ к базам данных EBSCO, охватывающим множество областей бизнеса. Данные ресурсы подходят менеджерам и сотрудникам в любой отрасли, вне зависимости от опыта, и контент может быть добавлен в систему управления обучением в организации.

Базы данных для государственных учреждений

EBSCO предоставляет научно-исследовательские базы данных, содержание которых отвечает уникальным научно-исследовательским целям государственных и военных организаций. Данные ресурсы охватывают множество областе, таких как исследования и разработки, управление, военная разведка, демобилизация с военной службы и многое другое.

Базы данных для общественных библиотек

Используете ли Вы весь потенциал Вашей библиотеки? Базы данных EBSCO, созданные специально для общественных библиотек, предоставляют контент для пользователей всех возрастов, уровней квалификации и интересов. Эти ресурсы могут помочь студентам в выполнении домашних заданий, совершенствовать исследовательские навыки пользователей, помогать им в выполнении их собственных проектов и многое другое.

Базы данных для школ

Компания EBSCO предлагает базы данных, разработанные специально для учащихся начальных и средних школ. Наши базы данных для школ поддерживают процесс обучения и помогают учащимся в развитии исследовательских навыков. Высококачественный контент баз данных также отвечает международным стандартам учебных планов бакалавриата.

Узнайте больше о научно-исследовательских базах данных EBSCO на англоязычном сайте

База данных сельскохозяйственных ГМ-культур

Культура Линия / событие Смысловой ген Промотор Терминатор Маркер Примечания

cry1Fa2, cry34Ab1, cry35Ab1

IR, HT, EU/ Pioneer Hi-Bred

PQ / DNA Plant Technology

Хлопчатник stoff

Хлопчатник stoff

281-24-236 x 3006-210-23 x MON88913

cry1Ac, cry1F, pat, cp4epsps

pUbi, pmas, p35S/pActin8, FMV, p-TSF1

Хлопчатник stoff

Хлопчатник stoff

3272 x Bt11 x MIR604 x GA21

amy797E, cry1Ab, mcry3A, mepsps, pmi, pat

pUbi, p35S, p-gz27, p-MTL, pActin1

STBS, IR, HT, PQ / Syngenta

3272 x Bt11 x MIR604 x TC1507 x 5307 x GA21

pUbi, p35S, p-gz27, p-MTL, pActin1

STBS, IR, HT, PQ / Syngenta

MUT, HT / Pioneer Hi-Bred

MUT, PQ / Pioneer Hi-Bred

MUT, PQ / Pioneer Hi-Bred

A2704-12, A2704-21, A5547-35

HT, RUS (A2704-12), EU (A2704-12) / Bayer

IR / Institute for Agricultural Research (IAR), Zaria

ATBT04-6, ATBT04-27, ATBT04-30, ATBT04-31, ATBT04-36, SPBT02-5, SPBT02-7

GS-gbss_as-SOLTU, GS-gbss_s-SOLTU

IR / Maharashtra Hybrid Seed Company (MAHYCO)

BT11 (X4334CBR, X4734CBR)

IR, HT, RUS, EU / Syngenta

cry1Ab, pat, cry34Ab1, cry35Ab1

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x DAS-59122-7 x GA21

cry1Ab, pat, cry34Ab1, cry35Ab1, mepsps

p35S, pUbi, p-POX, pActin1

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x DAS-59122-7 x MIR604

cry1Ab, pat, cry34Ab1, cry35Ab1, pmi, mcry3A

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x DAS-59122-7 x MIR604 x GA21

cry1Ab, pat, cry34Ab1, cry35Ab1, pmi, mcry3A, mepsps

p35S, pUbi, p-POX, p-MTL, pActin1

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x DAS-59122-7 x MIR604 x TC1507

cry1Ab, pat, cry34Ab1, cry35Ab1, pmi, mcry3A, cry1Fa2

tNOS, t35S, t-PinII, tORF25

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x DAS-59122-7 x MIR604 x TC1507 x GA21

cry1F, cry34Ab1, cry35Ab1, cry1Ab, mcry3A, pat, pmi, mepsps

pUbi, p35S, pActin1, p-MTL, p-POX

tORF25, t35S, tNOS, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x DAS-59122-7 x TC1507

cry1Ab, pat, cry34Ab1, cry35Ab1, cry1Fa2

tNOS, t35S, t-PinII, tORF25

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x DAS-59122-7 x TC1507 x GA21

cry1Ab, pat, cry34Ab1, cry35Ab1, cry1Fa2, mepsps

p35S, pUbi, p-POX, pActin1

tNOS, t35S, t-PinII, tORF25

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

cry1Ab, pat, VIP3A(a)20, pmi, mepsps

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

cry1Ab, pat, VIP3A(a)20, pmi, mcry3A

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x MIR162 x MIR604 x GA21

cry1Ab, pat, VIP3A(a)20, pmi, mcry3A, mepsps

p35S, pUbi, p-MTL, pActin1

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x MIR162 x MIR604 x TC1507 x 5307 x GA21

cry1Ab, ecy3.1Ab, mepsps, mcry3A, VIP3A(a)20, pmi, cry1F, pat

p35S, pUbi, pActin1,CMP, p-MTL

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x MIR162 x TC1507 x GA21

cry1Ab, mepsps, VIP3A(a)20, pmi, cry1F, pat

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

cry1Ab, pat, pmi, mcry3A, mepsps

p35S, pUbi, p-MTL, pActin1

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

cry1Ab, pat, pmi, mcry3A, cry1Fa2

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT11 x MIR604 x TC1507 x GA21

cry1Ab, pat, pmi, mcry3A, cry1Fa2, mepsps

p35S, pUbi, p-MTL, pActin1

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

cry1Ab, pat, cry1Fa2, mepsps

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

BT6, BT10, BT12, BT16, BT17, BT18, BT23

Хлопчатник stoff

HT / Societe National d’Exploitation des Tabacs et Allumettes

Хлопчатник stoff

Хлопчатник stoff

Сахарный тростник stoff

IR / Centro de Tecnologia Canavieira (CTC)

Сахарный тростник stoff

IR / Centro de Technologia Canavieira (CTC)

Сахарный тростник stoff

IR / Centro de Technologia Canavieira (CTC)

DAS-21023-5 x DAS-24236-5 x MON-01445-2

aad, cry1Ac, cry1F, cp4epsps

DAS-21023-5 x DAS-24236-5 x MON-88913-8

cry1Ac, cry1F, cp4epsps, pat

pmas, pUbi, FMV, p35S, pActin8

STBS, IR, HT / DOW, Pioneer Hi-Bred

P-h5a748-ARATH, AtUbi10, CsVMV

t-h5-ARATH, t-ORF23, t-ORF1

IR, HT, EU / DOW, Pioneer Hi-Bred

cry34Ab1, cry35Ab1, pat, mepsps

p35S, pUbi, p-POX, pActin1

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

cry34Ab1, cry35Ab1, pat, pmi, mcry3A

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

DAS-59122-7 x MIR604 x GA21

cry34Ab1, cry35Ab1, pat, pmi, mcry3A, mepsps

p35S, pUbi, p-POX, p-MTL, pActin1

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

DAS-59122-7 x MIR604 x TC1507

cry34Ab1, cry35Ab1, pat, pmi, mcry3A, cry1Fa2

t35S, t-PinII, tNOS, tORF25

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

DAS-59122-7 x MIR604 x TC1507 x GA21

cry34Ab1, cry35Ab1, pat, pmi, mcry3A, cry1Fa2, mepsps

p35S, pUbi, p-POX, p-MTL, pActin1

t35S, t-PinII, tNOS, tORF25

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

cry34Ab1, cry35Ab1, pat, cp4epsps

p35S, pUbi, p-POX, pActin1

STBS, IR, HT, EU / DOW, Pioneer Hi-Bred

DAS-59122-7 x TC1507 x GA21

cry34Ab1, cry35Ab1, pat, cry1Fa2, mepsps

p35S, pUbi, p-POX, pActin1

t35S, t-PinII, tORF25, tNOS

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

DAS-59122-7 x TC1507 x NK603

cry1F, cry34Ab1, cry35Ab1, pat, cp4epsps

p35S, pUbi, p-POX, pActin1

t35S, t-PinII, tNOS, tORF25

STBS, IR, HT, EU / DOW, Pioneer Hi-Bred

Хлопчатник stoff

Lacki-Δ12D, Picpa-ω3D, Micpu-Δ6D, Pyrco-Δ6E, Pavsa-Δ5D, Pyrco-Δ5E, Pavsa-Δ4D

p35S, Cnl1, Cnl2, FAE1, FP1

Cni1, Cnl2, Glyma-Lectin, tNOS

gm-fad2-1, gm-hra, cp4epsps

STBS, HT, PQ, EU / DuPont Pioneer

E12, E24, F10, F37, J3, J55, J78, G11, h47, H50

p-Agp, p-gbss, p-R1, p-phl

tNOS, transcript 7 gene 3′ untranslated region

Хлопчатник stoff

Flax linin promoter, p35S

PQ / GO Resources Pty Ltd.

FAD2-1A, FAD2-1B with deletions

HT / University of Saskatchewan

PQ / Okanagan Specialty Fruits

Хлопчатник stoff

Хлопчатник stoff

GHB614 x LLCotton25 x MON15985

Cry1Ac, Cry2Ab2, 2mepsps, bar

GHB614 x T304-40 x GHB119

bar, 2mepsps, cry1Ab, cry2Ae

p35S, Ps7s7, CsVMV, p-h5a748-ARATH

t35S, tNOS, t-h5-ARATH, t-NADPME1

Хлопчатник stoff

Сахарная свёкла stoff

HT / Novartis Seeds, Monsanto

Сахарная свёкла stoff

PQ / Huazhong Agriculture University

IR / Huazhong Agricultural University

VR / South China Agricultural University

PQ / International Рис Research Institute

MUT, HT / Pioneer Hi-Bred

Хлопчатник stoff

HT, EU / Bayer CropScience

HT, RUS (LLRICE62) / Aventis

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

vip3A(a)20, mcry3A, mepsps

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

pUbi, p-MTL, p35S, pActin1

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

MON-00531-6 x MON-01445-2

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON-15985-7 x MON-01445-2

cry2Ab2, cry1Ac, cp4epsps

Хлопчатник stoff

Хлопчатник stoff

cry2Ab2, cry1Ac, cp4epsps

FMV, p-TSF1, p35S/pActin8, p35S

Хлопчатник stoff

cry1Ab, cry3Bb1, cp4epsps

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

cry1Ab, cry3Bb1, cp4epsps

cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

STBS, IR, HT, RUS, EU / Monsanto

STBS, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87708 x MON89788 x A5547-127

p35S, p-PC1SV, FMV, p-TSF1,

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON87427 x MON89034 x NK603

cp4epsps, cry1A.105, cry2Ab2

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

IR, HT, RUS, EU / Monsanto

cry3Bb1, cp4epsps, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pActin1, pUbi, p-POX

tNOS, t-Hsp17, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, DOW

FMV, pTA29, pSsuAra, p-TSF1

STBS, HT, MS, EU / Monsanto

cp4epsps, barnase, barstar, bar

STBS, HT, MS, EU / Monsanto

Хлопчатник stoff

Хлопчатник stoff

p35S/pActin8, FMV, p-TSF1

cry1A.105, cry2Ab2, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

tNOS, t-Hsp17, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, DOW

cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, cp4epsps

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON89034 x MON88017 x DAS-59122-7

cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, cp4epsps, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

FMV, pActin1, p35S, pUbi, p-POX

tNOS, t-Hsp17, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, DOW

cry1A.105, cry2Ab2, cp4epsps

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat

tNOS, t-Hsp17, t35S, tORF25

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, DOW

MON89034 x TC1507 x DAS-59122-7

cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cry34Ab1, cry35Ab1

tNOS, t-Hsp17, t35S, tORF25, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, DOW

MON89034 x TC1507 x MON88017

cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, cp4epsps

tNOS, t-Hsp17, t35S, tORF25

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, DOW

MON89034 x TC1507 x MON88017 x DAS-59122-7

cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, cry3Bb1, cry34Ab1, cry35Ab1, pat, cp4epsps

p35S, pUbi, pActin1, p-POX

tNOS, t-Hsp17, t-PinII, t35S, tORF25

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, Mycogen

MON89034 x TC1507 x MON88017 x DAS-59122-7 x DAS-40278-9

aad-12, cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, cry3Bb1, cry34Ab1, cry35Ab1, pat, cp4epsps

p35S, pUbi, pActin1, p-POX

tNOS, t-Hsp17, t-PinII, t35S, tORF25, ZMPer5

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, Mycogen

MON89034 x TC1507 x NK603

cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cp4epsps

tNOS, t-Hsp17, t35S, tORF25

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, DOW

MPS961, MPS962, MPS963, MPS964, MPS965

STBS, HT, MS, RF, EU / Bayer

barnase, barstar, bar, cp4epsps, gox247

PGAS PPO suppression gene

PQ / Okanagan Specialty Fruits Incorporated

PGAS PPO suppression gene

PQ / Okanagan Specialty Fruits Incorporated

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MUT, HR / Pioneer Hi-Bred

PQ / Agriculture & Agri-Food Canada

PH05-026-0048 (BPS-PH/Ø48-1)

CS-rpi1, CS-rpi2, CS-ahas

Сладкий перец stoff

RBMT15-101, SEMT15-02, SEMT15-15

RBMT21-129, RBMT21-350, RBMT22-082

HT, PQ, RF / Bayer CropScience

HT, PQ, RF / Bayer CropScience

HT, MS, EU/ Bayer CropScience

Сахарная свёкла stoff

Сахарная свёкла

Сахарная свёкла stoff

Сахарная свёкла stoff

Хлопчатник stoff

Хлопчатник stoff

Хлопчатник stoff

PQ / Texas A&M Agrilife Research University

IR, HT, RUS, EU / Mycogen, Pioneer

cry1Fa2, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

STBS, IR, HT, EU / DOW, Pioneer Hi-bred

TC1507 x DAS-59122-7 x MON810 x MIR604 x NK603

cry1Ab, cry1Fa2, cry34Ab1, cry35Ab1, mcry3A, cp4epsps, pat

p35S, pActin1, pUbi, p-POX. p-MTL

t35S, t-PinII, tORF25, tNOS

STBS, IR, HT, EU / DuPont (Pioneer Hi-Bred International)

TC1507 x DAS-59122-7 x MON87427 x MON87460 x MON89034 x MON87411

cry1Fa2, cry34Ab1, cry35Ab1, cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, cp4epsps, pat, cspB, dvsnf7

p35S, pActin1, FMV, pUbi, p-POX, pIIG, pTubA

tE9, t35S, tORF25, tNOS, t-Hsp17, t-TubA

STBS, IR, HT, ST, EU / Monsanto

STBS, IR, HT, EU / Syngenta

STBS, IR, HT / DuPont Pioneer

cry1Ab, pat, pmi, vip3A(a)20

STBS, IR, HT, EU / DuPont Pioneer

TC1507 x MON810 x MIR162 x NK603

cry1Ab, cry1Fa2, cp4epsps, pat, pmi, vip3A(a)20

STBS, IR, HT, EU / DuPont Pioneer

cry1Ab, cry1Fa2, cp4epsps, pat

STBS, IR, HT / DuPont Pioneer

cry1Fa2, pat, cry3Bb1, cp4epsps

t35S, tORF25, tNOS, t-Hsp17

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, DOW

TC1507 x MON88017 x DAS-59122-7

cry1Fa2, pat, cry3Bb1, cp4epsps, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, pUbi, pActin1, p-POX

t35S, tORF25, tNOS, t-Hsp17, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto, DOW

STBS, IR, HT, EU / DuPont Pioneer

VR / Technoplant Argentina

VR / University of Floride

Подсолнечник stoff

CS-Vinv, CS-Asn1, CS-Ppo5, CS-Rpi-vnt1

p-Agp, p-gbss, p-Rpi-vnt1, p-Phl, p-R1

MON89034 x TC1507 x NK603 x DAS40278-9

cry2Ab2, cry1A.105, cry1Fa2, pat, cp4epsps, aad-12

p35S, FMV, pUbi, p-POX, pActin1

tNOS, t-Hsp17, ZMPer5, t35S, tORF25

STBS, HT, IT, EU / Dow AgroSciences LLC

Хлопчатник stoff

dmo, pat, Rdpa, cp4 epsps

pUbi-TRIRV, pUbi-COILA, pUbi-ARUDO, p35S

t-FBA, t-Mt, t-nam, t-grp3

HT, MS, RF, EU / Bayer CropScience

MON87751 x MON87701 x MON87708 x MON89788

cry1A.105, cry1Ac, cry2Ab2, dmo, cp4epsps

FMV, p-TSF1, p-PC1SV, pSsuAra, pActin2

MON87427 × MON89034 × MIR162 × NK603

cp4epsps, cry1A.105, cry2Ab2, vip3A(a)20

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

MON87427 × MON89034 × MIR162

cp4epsps, cry1A.105, cry2Ab2, vip3A(a)20

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

MON87427 × MIR162 × NK603

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

MON89034 × MIR162 × NK603

cp4epsps, cry1A.105, cry2Ab2

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

cp4epsps, cry1A.105, cry2Ab2

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

cry1A.105, cry2Ab2, cp4epsps

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

cry1A.105, cry2Ab2, vip3A(a)20

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON89034 × MIR162 × NK603

cp4epsps, cspB, cry1A.105, cry2Ab2, vip3A(a)20

STBS, HT, IR, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON89034 × MIR162

cp4epsps, cspB, cry1A.105, cry2Ab2, vip3A(a)20

STBS, HT, IR, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON89034 × NK603

cp4epsps, cspB, cry1A.105, cry2Ab2

STBS, HT, IR, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MIR162 × NK603

cp4epsps, cspB, vip3A(a)20

STBS, HT, IR, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × MON89034 × MIR162 × NK603

cspB, cry1A.105, cry2Ab2, vip3A(a)20, cp4 epsps

STBS, HT, IR, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON89034

cp4epsps, cspB, cry1A.105, cry2Ab2

STBS, HT, IR, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MIR162

cp4epsps, cspB, vip3A(a)20

STBS, HT, IR, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × NK603

STBS, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × MIR162 × NK603

cspB, vip3A(a)20, cp4epsps

STBS, HT, IR, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × MON89034 × MIR162

cspB, cry1A.105, cry2Ab2, vip3A(a)20

STBS, IR, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × MON89034 × NK603

cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cp4epsps

STBS, HT, IR, PQ, EU / Monsanto

STBS, HT, PQ, EU / Monsanto

STBS, IR, PQ, EU / Monsanto

STBS, HT, PQ, EU / Monsanto

STBS, IR, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON89034 × MIR162 × MON87411

cp4epsps, cry1A.105, cry2Ab2, vip3A(a)20, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

p35S, FMV, pUbi, pIIG, pTubA

tNOS, t-HSP17, t35S, tE9, t-TubA

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

MON87427 × MON89034 × MON87411

cp4epsps, cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, dvsnf7

tNOS, t-HSP17, tE9, t-TubA

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

MON87427 × MIR162 × MON87411

cp4epsps, vip3A(a)20, cry3Bb1, dvsnf7

tNOS, t35S, tE9, t-TubA, t-HSP17

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

MON89034 × MIR162 × MON87411

cry1A.105, cry2Ab2, vip3A(a)20, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

p35S, FMV, pUbi, pIIG, pTubA

tNOS, t-HSP17, t35S, tE9, t-TubA

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

cp4epsps, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

tNOS, tE9, t-TubA, t-Hsp17

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

tNOS, t-HSP17, tE9, t-TubA

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

vip3A(a)20, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

t35S, tNOS, tE9, t-TubA, t-HSP17

STBS, HT, IR, EU / Monsanto

TC1507 × MIR162 × NK603

cry1Fa2, pat, vip3A(a)20, cp4epsps

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MIR162 × MON810 × NK603

vip3A(a)20, cry1Ab, cp4epsps

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON89034 × TC1507 × MON87411

cp4epsps, cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, dvsnf7

p35S, pActin1, FMV, pUbi, PIIG, pTubA

tNOS, t-HSP17, t35S, tORF25,tE9, t-TubA

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON89034 × TC1507 × DAS-59122-7

cp4epsps, cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, pActin1, FMV, pUbi, p-POX

tNOS, t-HSP17, t35S, tORF25, t-PinII

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON89034 × MON87411 × DAS-59122-7

cp4epsps, cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pActin1, FMV, pIIG, pTubA, pUbi, p-POX

tNOS, t-HSP17, tE9, t-TubA, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × TC1507 × MON87411 × DAS-59122-7

cp4epsps, cspB, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, pActin1, pUbi, pIIG, pTubA, p-POX

tNOS, t35S, tORF25, tE9, t-TubA, t-HSP17, t-Pi

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON89034 × TC1507 × MON87411 × DAS-59122-7

cp4epsps, cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, FMV, pUbi, pIIG, pTubA, p-POX

tNOS, t-HSP17, t35S, tORF25, tE9, t-TubA, t-Pi

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON89034 × TC1507

cp4epsps, cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat

p35S, pActin1, FMV, pUbi,

tNOS, t-HSP17, t35S, tORF25

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON89034 × MON87411

cp4epsps, cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, dvsnf7

p35S, pActin1, FMV, pIIG, pTubA

tNOS, t-HSP17, tE9, t-TubA

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON89034 × DAS-59122-7

cp4epsps, cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pActin1, FMV, pUbi, p-POX

tNOS, t-HSP17, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × TC1507 × MON87411

cp4epsps, cspB, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, dvsnf7

p35S, pActin1, pUbi, pIIG, pTubA

tNOS, t35S, tORF25, tE9, t-TubA, t-HSP17

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × TC1507 × DAS-59122-7

cp4epsps, cspB, cry1Fa2, pat, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, pActin1, pUbi, p-POX

tNOS, t35S, tORF25, t-PinII

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON87411 × DAS-59122-7

cp4epsps, cspB, cry3Bb1, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pActin1, pIIG, pTubA, pUbi, p-POX

tNOS, tE9, t-TubA, t-HSP17, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON87427 × MON89034 × TC1507 × MON87411

cp4epsps, cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, dvsnf7

p35S, FMV, pUbi, pIIG, pTubA

tNOS, t-HSP17, t35S, tORF25, tE9, t-TubA

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON87427 × MON89034 × MON87411 × DAS-59122-7

cp4epsps, cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, dvsnf7

p35S, FMV, pIIG, pTubA, pUbi, p-POX

tNOS, t-HSP17, tE9, t-TubA, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON87427 × TC1507 × MON87411 × DAS-59122-7

cp4epsps, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, pUbi, pIIG, pTubA, p-POX

tNOS, t35S, tORF25, tE9, t-TubA, t-HSP17, t-Pi

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON87460 × MON89034 × TC1507 × MON87411

cspB, cry1A. 105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

p35S, pActin1, FMV, pUbi, PIIG, pTubA

tNOS, t-HSP17, t35S, tORF25, tE9, t-TubA

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × MON89034 × TC1507 × DAS-59122-7

cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, pActin1, FMV, pUbi, p-POX

tNOS, t-HSP17, t35S, tORF25, t-PinII

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × MON89034 × MON87411 × DAS-59122-7

cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pActin1, FMV, pIIG, pTubA, pUbi, p-POX

tNOS, t-HSP17, tE9, t-TubA, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × TC1507 × MON87411 × DAS-59122-7

cspB, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, pActin1, pUbi, pIIG, pTubA, p-POX

tNOS, t35S, tORF25, tE9, t-TubA, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON89034 × TC1507 × MON87411 × DAS-59122-7

cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, FMV, pUbi, pIIG, pTubA, p-POX

tNOS, t-HSP17, t35S, tORF25, tE9, t-TubA, t-Pi

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × TC1507

cp4epsps, cspB, cry1Fa2, pat

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × MON87411

cp4epsps, cspB, cry3Bb1, dvsnf7

p35S, pActin1, pIIG, pTubA

tNOS, tE9, t-TubA, t-HSP17

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × MON87460 × DAS-59122-7

cp4epsps, cspB, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pActin1, pUbi, p-POX

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87427 × TC1507 × MON87411

cp4epsps, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, dvsnf7

tNOS,t35S, tORF25, tE9, t-TubA, t-HSP17

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON87427 × MON87411 × DAS-59122-7

cp4epsps, cry3Bb1, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pIIG, pTubA, pUbi, p-POX

tNOS, tE9, t-TubA, t-HSP17, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON87460 × MON89034 × TC1507

cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat

tNOS, t-HSP17, t35S, tORF25

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × MON89034 × MON87411

cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

p35S, pActin1, FMV, pIIG, pTubA

tNOS, t-HSP17, tE9, t-TubA

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × MON89034 × DAS-59122-7

cspB, cry1A.105, cry2Ab2, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pActin1, FMV, pUbi, p-POX

tNOS, t-HSP17, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × TC1507 × MON87411

cspB, cryFa2, pat, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

p35S, pActin1, pUbi, pIIG, pTubA

tNOS, t35S, tORF25, tE9, t-TubA, t-HSP17

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × TC1507 × DAS-59122-7

cspB, cry1Fa2, pat, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, pActin1, pUbi, p-POX

tNOS, t35S, tORF25, t-PinII

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON87460 × MON87411 × DAS-59122-7

cspB, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pActin1, pIIG, pTubA, pUbi, p-POX

tNOS, tE9, t-TubA, t-HSP17, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

MON89034 × TC1507 × MON87411

cry1A.105, cry2Ab2, cry1Fa2, pat, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

p35S, FMV, pUbi, pIIG, pTubA

tNOS, t-HSP17, t35S, tORF25, tE9, t-TubA

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON89034 × MON87411 × DAS-59122-7

cry1A.105, cry2Ab2, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7,cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, FMV, pIIG, pTubA, pUbi, p-POX

tNOS, t-HSP17, tE9, t-TubA, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

TC1507 × MON87411 × DAS-59122-7

cry1Fa2, pat, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1

p35S, pUbi, pIIG, pTubA, p-POX

t35S, tORF25, tE9, t-TubA, t-HSP17, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

cspB, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

p35S, pActin1,pIIG, pTubA

tNOS, tE9, t-TubA, t-HSP17

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

cspB,cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pActin1, pUbi, p-POX

STBS, IR, HT, PQ, EU / Monsanto

cry1Fa2, pat, cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7

t35S, tORF25, tE9, t-TubA, t-HSP17

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

cry3Bb1, cp4epsps, dvsnf7, cry34Ab1, cry35Ab1, pat

p35S, pIIG, pTubA, pUbi, p-POX

tE9, t-TubA, t-HSP17, t35S, t-PinII

STBS, IR, HT, EU / Monsanto

MON810 × MON87460 (TELA maize)

STBS, IR, PQ / Kenya Agricultural and Livestock Research Orga

pGluB1, pZmZc2, pZmGlb1, pUbi

R1, Asn1, Ppo5, PhL, VInv, Rpi-vnt1

p-Agp, p-gbss, p-Rpi-vnt1

tg7, tNOS, t-barnase, t-barstar

STBS, HT, MS, RF / Bayer CropScience

bar, barnase, barstar, cp4 epsps

pSsuAra, pTA29, pNOS, p-TSF1

tg7, tNOS, t-barnase, t-barstar, tE9

STBS, HT, MS, RF / Bayer CropScience

→ %d0%b1%d0%b0%d0%b7%d0%b0%20%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d1%85 | Glosbe

У 20-ті роки XVIII століття в державних установах їх замінили канцеляристи, підканцеляристи і копіїсти, яких, втім, у повсякденній мові продовжували називати «піддячими» аж до XIX століття.

В 20-е годы XVIII века в государственных учреждениях их заменили канцеляристы, подканцеляристы и копиисты, которых однако в обиходной речи продолжали называть «подьячими» вплоть до XIX века.

WikiMatrix

Я знала, як сильно Бог цінує людське тіло, але навіть це мене не зупиняло» (Жана, 20 років).

Я знала, как высоко Бог ценит человека и его тело, но даже это не останавливало меня. Дженнифер, 20 лет

jw2019

20 червня 1940 року одержав чергове підвищення, змінивши В. Маршалла на посаді командувача флотом.

20 июня 1940 года получил очередное повышение, сменив В. Маршалла на посту командующего флотом.

WikiMatrix

Від 22 березня 1992 року до 20 січня 1994 року був Представником Президента України в Тернопільській області.

С 22 марта 1992 года по 20 января 1994 года был Представителем Президента Украины в Тернопольской области.

WikiMatrix

20 грудня 1850 (до 1857) визначено ректором Санкт-Петербурзької духовної академії.

20 декабря 1850 (1 января 1851) года (до 1857) определён ректором Санкт-Петербургской духовной академии.

WikiMatrix

Один тільки фонд друкованих видань збільшується приблизно на 20 000 томів на рік.

Один только состав печатных изданий фонда увеличивается примерно на 20 000 приобретенных по всему миру томов в год.

WikiMatrix

Ін’єкція ботокса у внутрішній сфінктер: місцева дезінфекція та ін’єкція 10-20 одиниць Ботулінотоксин А (суспензія в 1 мл 0,9% розчину NaCl) безпосередньо у внутрішній анальний сфінктер на кожну зі сторін (загальна кількість: 20-40 одиниць).

Инъекция ботокса во внутренний сфинктер: местная дезинфекция и инъекция 10-20 единиц ботулинотоксина А (суспензия в 1 мл 0,9 % раствора NaCl) непосредственно во внутренний анальный сфинктер на каждую из сторон (общее количество: 20-40 единиц).

WikiMatrix

У прощі 2011 року брало участь близько 1100 осіб Товариство нараховує 30 дійсних членів і близько 20 симпатиків «Обнова» є членом Федерації Українських Католицьких Студентських та Академічних Товариств «Обнова» — об’єднанням локальних Студентських та Академічних Товариств «Обнова» для координації своєї діяльності та реалізації спільних проектів на національному рівні.

Общество насчитывает 30 действительных членов и около 20 сторонников «Обнова» является членом Федерации Украинских Католических Студенческих и Академических Обществ «Обнова» — объединением локальных Студенческих и Академических Обществ «Обнова» для координации своей деятельности и реализации совместных проектов на национальном уровне. (недоступная ссылка) (недоступная ссылка)

WikiMatrix

Британська бібліотека (150 000 000 одиниць зберігання) Бібліотека Конгресу США (155 000 000 одиниць зберігання) Російська державна бібліотека (42 000 000 одиниць зберігання) Національна бібліотека Франції (30 000 000 одиниць зберігання) Національна бібліотека Німеччини (23 500 000 одиниць зберігання) Національна бібліотека Китаю (22 000 000 одиниць зберігання) Бібліотека Академії наук Росії (20 000 000 одиниць зберігання) Національна бібліотека України імені В.І.Вернадського (15 000 000 одиниць зберігання) Бібліотека Народова (7 900 000 одиниць зберігання) Австрійська національна бібліотека (7 400 000 одиниць зберігання) Про бібліотеки і бібліотечну справу: Закон України, 27 січ.

Британская библиотека (150 000 000 единиц хранения) Библиотека Конгресса США (155 000 000 единиц хранения) Российская государственная библиотека (42 000 000 единиц хранения) Национальная библиотека Франции (30 000 000 единиц хранения) Национальная библиотека Германии (23 500 000 единиц хранения) Национальная библиотека Китая (22 000 000 единиц хранения) Библиотека Российской академии наук (20 000 000 единиц хранения) Национальная библиотека Украины имени.

WikiMatrix

Сама будівля була зруйнована на 85%.

Само здание было разрушено на 85 %.

WikiMatrix

Оскільки лита башта продемонструвала погану стійкість навіть до вогню німецьких 20-мм гармат, а потовщення її броні було неможливо з цілого ряду конструктивних і виробничих причин, Т-70 оснастили зварною шестигранною баштою.

Поскольку литая башня продемонстрировала плохую стойкость даже к огню немецких 20-мм пушек, а утолщение её брони было невозможно по целому ряду конструктивных и производственных причин, Т-70 оснастили сварной шестигранной башней.

WikiMatrix

20 Батьківську турботу замінила Божа любов

20 Оставлена родителями, но любима Богом

jw2019

У черевному і спинному спинному корінні людини число нервових волокон зменшується приблизно на 20 відсотка від 30-літнього до 90-літнього віку.

В брюшном и спинном нервном корешке человека количество нервных волокон уменьшается приблизительно на 20 процентов от 30-летнего до 90-летнего возраста.

WikiMatrix

20 Навіть переслідування та ув’язнення не можуть затулити уста відданим Свідкам Єгови.

20 Даже преследование или заключение в тюрьму не может закрыть уста преданных Свидетелей Иеговы.

jw2019

Тепер дещо іще, на початку 20— го сторіччя, що ускладнило все ще більше.

Есть ещё кое- что в начале 20- го века, что усложняло вещи ещё сильнее.

QED

Дві стели історичного змісту (одна датована 1-м роком правління Сеті I), знайдені в містечку Бейт-Шеан за 20 км південніше Геннісаретського озера теж свідчать про те, що єгиптяни побували на східному березі Йордану.

Две стелы исторического содержания (одна датирована 1-м годом Сети I), найденные в городке Бейт-Шеане в 20 км южнее Геннисаретского озера тоже говорят о том, что египтяне побывали на восточном берегу Иордана.

WikiMatrix

б) Чого ми вчимося зі сказаного в Дії 4:18—20 і Дії 5:29?

б) Чему мы учимся из слов, записанных в Деяниях 4:18—20 и Деяниях 5:29?

jw2019

До приходу іспанців, у долині Калі жило близько 30 000 індіанців, потім їх стало менше 2 000, які в свою чергу належали 19 або 20 іспанцям.

К приходу испанцев в долине Кали жило ок. 30000 индейцев, потом их стало меньше 2000, которые в свою очередь принадлежали 19 или 20 испанцам.

WikiMatrix

Народилася в 1965 у Стамбулі, в районі Бешикташ, 20 серпня 1980 вийшла заміж за Абдуллу Гюля, майбутнього президента Турецької республіки.

Родилась в Стамбуле, в районе Бешикташ, 20 августа 1980 года в возрасте 15 лет вышла замуж за своего двоюродного брата Абдуллу Гюля, будущего президента Турции.

WikiMatrix

Роберт Коамс, доцент Торонтського університету, підсумував їхнє мислення: «Рак легенів буде через 20 років.

Роберт Коэмс, доцент Торонтского университета, обобщает их взгляды: «Рак легких — через 20 лет.

jw2019

Цікаво, чи знайшли Бетховен із Яначеком[85] собі нові домівки, чи їх просто викинули у смітник.

Нашли ли Бетховен с Яначеком новые пристанища или их просто вышвырнули в кучу мусора?

Literature

Від Ніцци електричка йде близько 20 хвилин.

Электропоезд от Ниццы идёт около 20 минут.

WikiMatrix

Тягове зусилля в залежності від характеру роботи та індивідуальних особливостей становить 18-20 % від їх ваги.

Тяговое усилие в зависимости от характера работы и индивидуальных особенностей составляет 18—20 % от их веса.

WikiMatrix

Через шість днів, 20 лютого 2007 року, у пари народилася дочка.

Через шесть дней, 20 февраля 2007, у пары родилась дочь.

WikiMatrix

Це, як пояснював цар Соломон, сприяє щастю: «Хто покладається на Господа, той щасливий» (Приповістей 16:20, Хом.).

Именно это приводит к счастью, как было сказано царем Соломоном: «Кто надеется на Господа, тот блажен [счастлив, НМ]» (Притчи 16:20).

jw2019

Международная база данных Scopus

Для объединения знаний и качественного обмена информацией об исследованиях и достижениях создаются библиографические базы данных. Крупнейшей реферативной системой, которую в 2004 создало издательство Elsevier, является Scorpus (www.scopus.com).

Для чего используется

База данных Scopus будет полезна для тех, кто является исследователем и стремится быть в курсе последних достижений.

Функции реферативной базы:

  • глобализация и систематизация знаний;
  • контроль качества статей и правдивости информации;
  • организация международного обмена знаниями;
  • стимуляция развития межотраслевой проблематики;
  • доступность важнейших результатов исследований.

Scopus наряду с Web of Science является лидером среди источников получения наукометрических сведений в мире. Оценка цитируемости и рейтинга статей является одним из условий для соискания ученых степеней в России.

База данных научных публикаций зачастую становится основой для старта мировых научных проектов, например «Атлас науки» (Испания).

Преимущества платного доступа

Для незарегистрированных пользователей предлагается возможность «предварительного просмотра», которая предоставляется бесплатно. В нее включен простой поиск информации и ознакомление с интерфейсом Scopus. При использовании ресурса на пробной основе пользователь не имеет доступа к анализу и сравнению.

Платная подписка позволяет полноценно использовать все возможности архива, при ее оформлении становится доступным:

  • полное содержимое библиотеки;
  • архивные материалы;
  • информация по профилям авторов и организаций;
  • наукометрические показатели;
  • функциональные возможности.

Оформить платный доступ к базе данных научных публикаций Scopus могут исследователи, библиотекари, менеджеры по институциональным изысканиям и спонсоры.

Кроме того, подписку вправе оформить учебное заведение, частная компания или государственное учреждение. Для этого необходимо заполнить специальную форму на официальном сайте.

Чтобы предложить свою работу на сайте, нужно также подать заявку. Публикация в международной базе Scopus способна повысить значимость исследователя и открыть для него новые возможности. Появляется возможность быть приглашенным на международные конференции или получить интересную должность в отрасли.

Наукометрика Scopus

Для того чтобы пользоваться сервисом и находить необходимые журналы, изыскания и конкретных ученых, на сайте применяются специальные наукометрические показатели. В основе системы – индекс Хирша, который был разработан в 2005 году и сегодня претерпел значительные изменения.

Индекс Хирша нужен для формирования адекватной оценки проводимых исследований и исследователей. В нем используются такие оценочные факторы, как количество статей и цитирований, импакт-фактор. С помощью системы можно получить отличные сравнительные данные и составить рейтинг авторов по той или иной тематике.

Импакт-фактор определяет важность научного издания посредством численного показателя, который рассчитывается за период 2-3 лет. При этом учитываются число цитирований, количество опубликованных работ. Эта практика в последнее время сильно критикуется, ученые предлагают вместо него использовать кривую распределения статей.

В реферативной базе создаются профили авторов, учреждений и журналов, которые с течением времени аккумулируют информацию о проведенной исследовательской деятельности. Постепенно формируется общий рейтинг, фиксируются показатели цитирования и ссылок в других изданиях. В профиле также указывается процент непроцитированных изысканий, продуктивность и общий период деятельности ученого.

Система является автоматизированной, ввиду чего имеет недостатки. В индексе учитываются количество публикаций, длительность карьеры, количество ссылок, отсылок, поэтому некоторые изыскания молодых ученых могут быть недооценены. Цитирование само по себе не оценивает качество материала, а количество статей не гарантирует их качество.

Наукометрическую систему Scopus периодически подвергают критике, что не мешает базе ежегодно набирать обороты. Так, количество российских работ, принятых на ресурс, превысило 100 тысяч. И сегодня Россия занимает 11 место в общем объеме базы.

Создание простого веб-приложения с использованием базы данных MySQL

Наиболее эффективным способом реализации соединения между сервером и базой данных является настройка пула подключений базы данных. Создание нового подключения для каждого запроса клиента может занимать много времени, особенно для приложений, постоянно получающих огромное количество запросов. Во избежание этого создается и поддерживается множество подключений, организованных в виде пула подключений. Входящие запросы, требующие доступа к данным приложения, используют уже созданное подключение из пула. Аналогичным образом, когда запрос завершен, подключение не закрывается, а возвращается в пул.

После подготовки источника данных и пула подключений для сервера необходимо определить в приложении необходимость использования источника данных. Как правило, для этого создается запись в дескрипторе развертывания приложения web.xml. Наконец, необходимо проверить доступность для сервера драйвера базы данных (JDBC MySQL Connector/J).

*Примечание. *Для дальнейшей работы необходимо убедиться в том, что база данных MySQL с именем MyNewDatabase настроена корректно и содержит данные примера из ifpwafcad.sql. Этот файл SQL создает две таблицы Subject и Counselor и затем заполняет их данными для примера. Если это не было выполнено ранее, или с этим заданием возникли сложности, то прежде чем продолжить учебный курс, обратитесь к разделу Подключение к базе данных MySQL.

Помимо этого для создания источника данных и работы с сервером GlassFish в рамках данного учебного курса необходимо защитить базу данных паролем. При использовании учетной записи MySQL root по умолчанию с пустым паролем с помощью командной строки можно установить другой пароль.

В качестве пароля в этом учебном курсе используется nbuser. Для установки пароля nbuser в командной строке откройте в системе MySQL каталог bin и введите следующие данные:

shell> mysql -u root
mysql> UPDATE mysql.user SET Password = PASSWORD('_nbuser_')
    ->     WHERE User = 'root';
mysql> FLUSH PRIVILEGES;

Настройка источника данных JDBC и пула подключений

Сервер GlassFish Server Open Source Edition содержит библиотеку формирования пула подключений к базе данных (DBCP) с функцией формирования пула подключений в прозрачном для разработчика режиме. Для этого необходимо настроить для сервера источник данных JDBC (связь с базами данных Java) для использования в приложении при формировании пула подключений.

Источник данных можно настроить непосредственно в консоли администратора сервера GlassFish или объявить необходимые для приложения ресурсы в файле glassfish-resources.xml, как описано ниже. При развертывании приложения сервер считывает объявления ресурсов и создает требуемые ресурсы.

Далее рассматривается процесс объявления пула подключений и источника данных, использующего этот пул. Оба действия можно выполнить с помощью мастера ресурсов JDBC NetBeans.

  1. Откройте мастер создания файлов, нажав кнопку ‘Создать файл’ ( ) на главной панели инструментов IDE. Выберите категорию сервера GlassFish, затем выберите «Ресурс JDBC» и нажмите кнопку «Далее».

  2. В шаге 2, в области «Общие атрибуты» выберите параметр «Создать новый пул соединений JDBC», а затем в текстовом поле «Имя JNDI» введите jdbc/IFPWAFCAD.

Figure 11. Укажите настройки источника данных в мастере ресурсов JDBC

Источник данных JDBC использует JNDI. В интерфейсе API JNDI предоставляется единый для всех приложений способ поиска источников данных и получения доступа к ним. Дополнительные сведения приведены в Учебном курсе по JND.

  1. Дополнительно можно добавить описание источника данных. Например, укажите Обеспечивает доступ к базам данных, поставляющим данные для приложения IFPWAFCAD.

  2. Нажмите кнопку «Далее». После этого еще раз нажмите кнопку «Далее» и пропустите шаг 3, «Дополнительные свойства».

  3. В шаге 4 укажите имя пула подключений JDBC IfpwafcadPool. Убедитесь, что выбран параметр «Извлечь из существующего соединения» и выберите jdbc:mysql://localhost:3306/MyNewDatabase из раскрывающегося списка. Нажмите кнопку «Далее».

Figure 12. Укажите настройки пула подключений в мастере ресурсов JDBC

*Примечание. *Мастер обнаруживает все соединения с базой данных, настроенные в IDE. Поэтому на этот момент должно существовать созданное подключение к базе данных MyNewDatabase. Можно проверить, какие подключения были созданы, открыв окно ‘Службы’ (Ctrl-5; ⌘-5 в Mac) и выполнив поиск узлов подключения ( ) в категории ‘Базы данных’.

  1. На этапе 5 выберите файл javax.sql.ConnectionPoolDataSource в списке «Тип ресурса».

Обратите внимание на то, что среда IDE извлекает информацию из подключенной базы данных, указанной на предыдущем этапе, и задает свойства «имя-значение» для нового пула подключений.

Figure 13. Значения по умолчанию основаны на данных, извлеченных из выбранного подключения к базе данных

  1. Нажмите кнопку «Завершить». Мастер ресурсов создает файл glassfish-resources.xml, который содержит записи для источника данных и указанный пул подключения.

В окне «Проекты» можно открыть glassfish-resources.xml, созданный в дереве узла «Серверные ресурсы». Обратите внимание, что в тегах <resources> источник данных и пул соединений объявлены как содержащие ранее указанные значения.

Для подтверждения регистрации нового источника данных и пула подключения на сервере GlassFish, можно развернуть проект на сервере, затем расположить ресурсы в окне «Службы» среды IDE.

  1. В окне ‘Проекты’, щелкните правой кнопкой мыши узел проекта IFPWAFCAD и выберите ‘Развернуть’. Запустится сервер, если это не было выполнено ранее, и проект будет скомпилирован и развернут на этом сервере.

  2. Откройте окно «Службы» (CTRL+5; &#8984+5 в системе Mac OS) и разверните узлы «Серверы» > «GlassFish» > «Ресурсы» > «JDBC» > «Ресурсы и пулы подключения JDBC». Проверьте, что теперь отображаются новый источник данных и пул подключений:

Figure 14. Новый источник данных и пул подключений отображаются в окне ‘Службы’

Обращение к источнику данных из приложения

Необходимо создать ссылку на только что созданный в веб-приложении ресурс JDBC. Для этого можно создать запись в дескрипторе развертывания приложения web.xml.

Дескрипторы развертывания являются текстовыми файлами на основе XML, содержащими информацию о развертывании приложения в определенной среде. Например, они обычно используются для указания параметров контекста приложения и поведенческих шаблонов, настроек безопасности, а также отображений для сервлетов, фильтров и прослушивающих процессов.

Примечание. Если в качестве версии Java при создании проекта указана Java EE 6 или Java EE 7, необходимо создать файл дескриптора развертывания. Для этого выберите «Веб > Стандартный дескриптор развертывания» в мастере создания файлов.

Произведите следующие действия, чтобы поместить ссылку на источник данных в дескрипторе развертывания приложения.

  1. В окне «Проекты» разверните структуру папки «Файлы конфигурации» и дважды щелкните web.xml, чтобы открыть файл в редакторе.

  2. Откройте вкладку «Ссылки» в верхней области экрана редактора.

  3. Разверните заголовок «Ссылки на ресурсы» и нажмите кнопку «Добавить», чтобы открыть диалог «Добавление ссылки на ресурс».

  4. В поле «Имя ресурса» введите имя ресурса, указанное выше при настройке источника данных для сервера (jdbc/IFPWAFCAD).

  5. Укажите javax.sql.ConnectionPoolDataSource в поле «Тип ресурса». Нажмите кнопку «ОК».

Поле «Описание» является необязательным, но можно добавить удобочитаемое описание ресурса, например, База данных для приложения "IFPWAFCAD".

Figure 15. Укажите свойсва ресурсов в диалоговом окне ‘Добавление ссылок на ресурсы’

Новый ресурс теперь перечислен в списке под заголовком ‘Ссылки на ресурсы’.

  1. Чтобы убедиться, что ресурс добавлен в файл web.xml, перейдите на вкладку «Исходный код» в верхней части экрана редактора. Заметим, что теперь в код включены следующие теги <`resource-ref`>.

<resource-ref>
    <description>Database for IFPWAFCAD application</description>
    <res-ref-name>jdbc/IFPWAFCAD</res-ref-name>
    <res-type>javax.sql.ConnectionPoolDataSource</res-type>
    <res-auth>Container</res-auth>
    <res-sharing-scope>Shareable</res-sharing-scope>
</resource-ref>

Добавление файла JAR драйвера базы данных к серверу

Добавление файла JAR драйвера базы данных является следующим шагом, необходимым для обеспечения взаимодействия сервера с базой данных. Необходимо поместить каталог установки драйвера базы данных и скопировать файл mysql-connector-java-5.1.6.x-bin.jar из корневого каталога драйвера в папку библиотеки на используемом сервере. Управление сервером в среде IDE при развертывании может обнаружить, добавлен ли файл JAR, и если нет, выполняет это автоматически.

Чтобы продемонстрировать это, откройте Диспетчер серверов (выберите «Сервис > Серверы»). В среде IDE предоставляется параметр «Развертывание драйвера JDBC». Если параметр включен, он запускает проверку для определения, требуются ли драйверы для развернутых на сервере приложений. В случае MySQL, если драйвер требуется, но он отсутствует, включенный драйвер среды IDE развертывается в соответствующем месте на сервере.

  1. Выберите «Сервис > Серверы», чтобы открыть Диспетчер серверов. На левой панели выберите «GlassFish».

  2. В главном окне выберите параметр «Включить развертывание драйвера JDBC».

Figure 16. Параметр развертывания драйвера JDBC обеспечивает поддержку автоматического развертывания драйверов

  1. Прежде чем закрыть Диспетчер серверов, запишите путь, указанный в текстовом поле «Папка доменов». При подключении к серверу GlassFish в среде IDE фактически подключение выполняется к экземпляру сервера приложений. Каждый экземпляр запускает приложения в уникальном домене, а в поле «Имя домена» указано имя используемого сервером домена. Как видно на рисунке выше, файл JAR драйвера должен находиться в domain1. Это домен по умолчанию, созданный при установке сервера GlassFish.

  2. Нажмите кнопку «Закрыть», чтобы выйти из Диспетчера серверов.

  3. На компьютере перейдите к каталогу установки GlassFish и войдите в подпапку domains > domain1 > lib. Поскольку проект IFPWAFCAD уже должен быть развернут на сервере, должен отображаться файл mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar. Если файл JAR драйвера не отображается, выполните следующий шаг.

  4. Разверните проект на сервере. В окне ‘Проекты’ среды IDE выберите ‘Развернуть’ в контекстном меню узла проекта. Ход выполнения можно видеть в окне «Вывод» среды IDE (CTRL+4; &#8984+4 для Mac). В окне «Вывод» указывается, что драйвер MySQL развернут в местоположении на сервере GlassFish.

Figure 17. В окне вывода указывается, что драйвер MySQL был развернут

При возврате в подпапку domain1/lib на компьютере видно, что файл mysql-connector-java-5.1.6.x-bin.jar добавлен автоматически.

Что такое база геоданных?—ArcGIS Pro

На самом базовом уровне, база геоданных в ArcGIS — это набор географических наборов данных различных типов, хранящихся в общей системной папке с файлами или многопользовательской реляционной системе управления базой данных (СУБД), такой как Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL или IBM DB2. Они могут быть разных размеров, с различным числом пользователей, от небольших однопользовательских, на основе файлов, до более крупных, предназначенных для рабочих групп, отделов и предприятий с большим числом пользователей.

Но база геоданных – это не просто собрание наборов данных. Термин база геоданных в ArcGIS имеет следующее значение:

  • База геоданных – это «родная» для ArcGIS структура данных; она является основным форматом данных, использующимся для редактирования и управления данными. Хотя ArcGIS работает с географической информацией, находящейся в различных форматах географических информационных систем (ГИС), все его мощные функциональные возможности используются именно в базах геоданных.
  • Это физическое хранилище географической информации, прежде всего использующее СУБД или файловую систему. Можно получать доступ и работать с физическим экземпляром ваших наборов данных непосредственно в ArcGIS или в системах управления базами данных с помощью SQL.
  • Базы геоданных имеют всестороннюю информационную модель для отображения и управления географической информацией. Эта информационная модель реализуется серией простых таблиц с данными, содержащих классы объектов и атрибуты. Кроме того, расширенные объекты ГИС-данных добавляют поведение, свойственное объектам реального мира; правила для управления пространственной целостностью; и инструменты для работы с многочисленными пространственными отношениями основных пространственных объектов и атрибутов.
  • Программная логика базы геоданных обеспечивает общую логику приложения, используемую во всей ArcGIS для доступа и работы со всеми географическими данными в различных файлах и форматах. Что, несомненно, включает поддержку работы с самой базой геоданных, а также работу с шейп-файлами, файлами САПР, гридами, TIN, данными САПР, снимками, файлами GML и многими другими источниками ГИС-данных.
  • База геоданных имеет модель транзакций для управления рабочими потоками ГИС-данных.

Каждый из этих аспектов базы геоданных более детально описан в следующих разделах.


Отзыв по этому разделу?

Что такое база данных? Определение из SearchDataManagement

Что такое база данных?

База данных — это информация, настроенная для легкого доступа, управления и обновления. Компьютерные базы данных обычно хранят совокупность записей данных или файлов, содержащих такую ​​информацию, как транзакции продаж, данные о клиентах, финансовые показатели и информацию о продуктах.

Базы данных используются для хранения, обслуживания и доступа к любым данным. Они собирают информацию о людях, местах или вещах.Эта информация собирается в одном месте, чтобы ее можно было наблюдать и анализировать. Базы данных можно рассматривать как организованный набор информации.

Для чего используются базы данных?

Предприятия используют данные, хранящиеся в базах данных, для принятия обоснованных бизнес-решений. Некоторые из способов, которыми организации используют базы данных, включают следующее:

  • Улучшить бизнес-процессы. Компании собирают данные о бизнес-процессах, таких как продажи, обработка заказов и обслуживание клиентов.Они анализируют эти данные, чтобы улучшить эти процессы, расширить свой бизнес и увеличить доход.
  • Следите за клиентами. Базы данных часто хранят информацию о людях, таких как клиенты или пользователи. Например, платформы социальных сетей используют базы данных для хранения информации о пользователях, такой как имена, адреса электронной почты и поведение пользователей. Данные используются для рекомендации контента пользователям и улучшения взаимодействия с пользователем.
  • Защита личной медицинской информации. Поставщики медицинских услуг используют базы данных для безопасного хранения личных данных о состоянии здоровья, чтобы информировать и улучшать уход за пациентами.
  • Хранить личные данные. Базы данных также могут использоваться для хранения личной информации. Например, личное облачное хранилище доступно для отдельных пользователей для хранения мультимедиа, например фотографий, в управляемом облаке.

Эволюция баз данных

Базы данных впервые были созданы в 1960-х годах. Эти ранние базы данных представляли собой сетевые модели, в которых каждая запись связана со многими первичными и вторичными записями. Иерархические базы данных также были среди ранних моделей.У них есть древовидные схемы с корневым каталогом записей, связанным с несколькими подкаталогами.

Реляционные базы данных были разработаны в 1970-х годах. Затем в 1980-х годах появились объектно-ориентированные базы данных. Сегодня мы используем язык структурированных запросов (SQL), NoSQL и облачные базы данных.

Э. Ф. Кодд создал реляционную базу данных, работая в IBM. Он стал стандартом для систем баз данных благодаря своей логической схеме или способу организации. Использование логической схемы отделяет реляционную базу данных от физического хранилища.

Реляционная база данных в сочетании с ростом Интернета в середине 1990-х годов привела к быстрому увеличению количества баз данных. Многие бизнес-приложения и потребительские приложения полагаются на базы данных.

Типы баз данных

Существует множество типов баз данных. Их можно классифицировать по типу контента: библиографические, полнотекстовые, числовые и изображения. В вычислительной технике базы данных часто классифицируют на основе используемого ими организационного подхода.

Некоторые из основных организационных баз данных включают следующее:

Относительный. Этот табличный подход определяет данные, чтобы их можно было реорганизовать и получить к ним доступ разными способами. Реляционные базы данных состоят из таблиц. Данные помещаются в предопределенные категории в этих таблицах. В каждой таблице есть столбцы по крайней мере с одной категорией данных и строки, содержащие определенные экземпляры данных для категорий, определенных в столбцах. Информация в реляционной базе данных о конкретном клиенте организована в строки, столбцы и таблицы. Они индексируются, чтобы упростить поиск с использованием запросов SQL или NoSQL.

Реляционные базы данных используют SQL в интерфейсах пользователя и прикладных программ. Новую категорию данных можно легко добавить в реляционную базу данных без изменения существующих приложений. Система управления реляционными базами данных (RDBMS) используется для хранения, управления, запроса и извлечения данных в реляционной базе данных.

Как правило, РСУБД дает пользователям возможность контролировать доступ для чтения/записи, определять создание отчетов и анализировать использование. Некоторые базы данных предлагают атомарность, непротиворечивость, изоляцию и устойчивость или соответствие ACID, чтобы гарантировать непротиворечивость данных и завершение транзакций.

Распространяется. Эта база данных хранит записи или файлы в нескольких физических местах. Обработка данных также распределена и реплицируется в разных частях сети.

Распределенные базы данных могут быть однородными, когда все физические местоположения имеют одно и то же базовое оборудование и работают с одними и теми же операционными системами и приложениями баз данных. Они также могут быть неоднородными. В этих случаях аппаратное обеспечение, ОС и приложения базы данных могут различаться в разных местах.

Облако. Эти базы данных создаются в общедоступном, частном или гибридном облаке для виртуализированной среды. С пользователей взимается плата в зависимости от объема используемого хранилища и полосы пропускания. Они также обеспечивают масштабируемость по запросу и высокую доступность . Эти базы данных могут работать с приложениями, развернутыми как программное обеспечение как услуга.

NoSQL. Базы данных NoSQL хороши при работе с большими коллекциями распределенных данных. Они могут решать проблемы с производительностью больших данных лучше, чем реляционные базы данных.Они также хорошо анализируют большие наборы неструктурированных данных и данные на виртуальных серверах в облаке. Эти базы данных также можно назвать нереляционными базами данных.

Объектно-ориентированный. Эти базы данных содержат данные, созданные с использованием языков объектно-ориентированного программирования . Они сосредоточены на организации объектов, а не на действиях и данных, а не на логике. Например, запись данных изображения будет объектом данных, а не буквенно-цифровым значением.

График. Эти базы данных относятся к типу базы данных NoSQL. Они хранят, отображают и запрашивают отношения, используя концепции теории графов. Базы данных графов состоят из узлов и ребер. Узлы являются сущностями и соединяют узлы.

Эти базы данных часто используются для анализа взаимосвязей. Базы данных Graph часто используются для анализа данных о клиентах, когда они взаимодействуют с бизнесом на веб-страницах и в социальных сетях.

Базы данных

Graph используют для аналитики SPARQL, язык декларативного программирования и протокол.SPARQL может выполнять всю аналитику, которую может выполнять SQL, а также может использоваться для семантического анализа или изучения взаимосвязей. Это делает его полезным для выполнения аналитики наборов данных, которые содержат как структурированные, так и неструктурированные данные. SPARQL позволяет пользователям выполнять аналитику информации, хранящейся в реляционной базе данных, а также отношений друзей-другов, PageRank и кратчайшего пути.

Сравните графовые и реляционные базы данных.

Каковы компоненты базы данных?

Хотя разные типы баз данных отличаются схемой, структурой данных и наиболее подходящими для них типами данных, все они состоят из одних и тех же пяти основных компонентов.

  1. Оборудование. Это физическое устройство, на котором работает программное обеспечение базы данных. Аппаратное обеспечение базы данных включает компьютеры, серверы и жесткие диски.
  2. Программное обеспечение. Программное обеспечение или приложение базы данных дает пользователям возможность управлять базой данных. Программное обеспечение системы управления базами данных (СУБД) используется для управления и контроля баз данных.
  3. Данные. Это необработанная информация, которую хранит база данных. Администраторы базы данных организуют данные, чтобы сделать их более значимыми.
  4. Язык доступа к данным. Это язык программирования, управляющий базой данных. Язык программирования и СУБД должны работать вместе. Одним из наиболее распространенных языков баз данных является SQL.
  5. Процедуры. Эти правила определяют, как работает база данных и как она обрабатывает данные.

Что такое проблемы с базой данных?

Настройка, эксплуатация и обслуживание базы данных сопряжены с некоторыми общими проблемами, такими как следующие:

  • Защита данных требуется, поскольку данные являются ценным деловым активом.Для защиты хранилищ данных требуется квалифицированный персонал по кибербезопасности, что может быть дорогостоящим.
  • Целостность данных обеспечивает достоверность данных. Добиться целостности данных не всегда просто, потому что это означает, что доступ к базам данных должен быть предоставлен только тем, кто имеет право работать с ними.
  • Производительность базы данных требует регулярного обновления и обслуживания базы данных. Без надлежащей поддержки функциональность базы данных может снизиться по мере изменения технологии, поддерживающей базу данных, или данных, которые она содержит.
  • Интеграция базы данных также может быть сложной. Это может включать интеграцию источников данных из различных типов баз данных и структур в единую базу данных или в озера данных и хранилища данных.
API-интерфейсы подключают пользователя или приложение к системе управления базой данных, что позволяет им взаимодействовать с базой данных.

Что такое система управления базами данных?

СУБД позволяет пользователям создавать базу данных и управлять ею. Он также помогает пользователям создавать, читать, обновлять и удалять данные в базе данных, а также помогает с функциями ведения журнала и аудита.

СУБД обеспечивает физическую и логическую независимость от данных. Пользователям и приложениям не нужно знать ни физическое, ни логическое расположение данных. СУБД также может ограничивать и контролировать доступ к базе данных и предоставлять различные представления одной и той же схемы базы данных нескольким пользователям.

Узнайте больше о состоянии управления данными сегодня и о том, как в него вписываются базы данных.

Облачные базы данных Google

Реляционный

Облачный SQL

Полностью управляемый MySQL, постгрескл, а также SQL-сервер.

Упростите миграцию в Cloud SQL из MySQL и PostgreSQL с Служба миграции базы данных.

Мигрировать из Oracle в PostgreSQL с минимальным временем простоя с Поток данных.

  • CRM

  • ERP

  • Электронная торговля и Интернет

  • SaaS-приложение

Облачный гаечный ключ

Облачная среда с неограниченным масштабом, глобальная консистенция и до 99.Доступность 999%.

Обрабатывает более 1 миллиарда запросов в секунду при пик.

Узнайте, как выполнить миграцию из таких баз данных, как Оракул или ДинамоДБ.

  • Игры

  • Глобальная финансовая книга

  • Цепочка поставок/управление запасами

Решение Bare Metal для Oracle

Поднимите и перенесите рабочие нагрузки Oracle в Google Cloud.

  • Устаревшие приложения

  • Выход из эксплуатации центра обработки данных

BigQuery

Бессерверная, масштабируемая и экономичная мультиоблачное хранилище данных для бизнеса маневренность и предлагает до 99.Доступность 99%.

  • Мультиоблачная аналитика

  • Обработка в реальном времени

  • Встроенное машинное обучение

Пара «ключ-значение»

Облачный большой стол

Высокопроизводительная, полностью управляемая база данных NoSQL обслуживание крупных аналитических и операционных рабочие нагрузки.Доступность до 99,999%.

Обрабатывает более 5 миллиардов запросов в секунду на пик, и с более чем 10 Exabytes данных под управление.

Узнайте, как выполнить миграцию с HBase или Кассандра.

  • Персонализация

  • Adtech

  • Рекомендация двигателей

  • Обнаружение мошенничества

Документ

Пожарный склад

Масштабируемая, очень популярная база данных документов сервис для мобильной, веб- и серверной разработки, который предлагает более богатые, быстрые запросы и высокую доступность до 99.999%.

Имеет процветающее сообщество разработчиков, насчитывающее более 250 000 активных разработчиков в месяц.

  • Мобильные/веб-приложения/приложения IoT

  • Синхронизация в реальном времени

  • Автономная синхронизация

База данных реального времени Firebase

Храните и синхронизируйте данные в режиме реального времени.

  • Мобильный вход

  • Персонализированные приложения и реклама

  • Чат в приложении

В памяти

Хранилище памяти

Полностью управляемый Redis и Memcached менее миллисекунды доступ к данным.

  • Кэширование

  • Игры

  • Таблица лидеров

  • Социальный чат или лента новостей

Дополнительный NoSQL

Атлас MongoDB

Глобальный облачный сервис баз данных для современных Приложения.

  • Мобильные/веб-приложения/приложения IoT

  • Игры

  • Управление контентом

  • Один вид

Облачные партнерские службы Google

Управляемые предложения от нашего партнера с открытым исходным кодом сети, включая MongoDB, Datastax, Redis Labs и Нео4дж.

  • Использование существующих инвестиций

Обзор Amazon Web Services

Амазонка Аврора

Amazon Aurora совместим с MySQL и PostgreSQL. механизм реляционной базы данных, который сочетает в себе скорость и доступность высококачественных коммерческих баз данных с простотой и экономичностью баз данных с открытым исходным кодом.

Amazon Aurora работает до пяти раз быстрее, чем стандартные базы данных MySQL, и в три раза быстрее чем стандартные базы данных PostgreSQL. Он обеспечивает безопасность, доступность и надежность коммерческие базы данных за 1/10 стоимости. Amazon Aurora полностью управляется Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), который автоматизирует трудоемкие административные задачи, такие как подготовка оборудования, настройка базы данных, исправления и резервное копирование.

Amazon Aurora представляет собой распределенную отказоустойчивую самовосстанавливающуюся систему хранения, автоматически масштабируется до 128 ТБ на экземпляр базы данных.Он обеспечивает высокую производительность и доступность с до 15 реплик чтения с малой задержкой, восстановление на определенный момент времени, непрерывное резервное копирование в Amazon S3 и репликация в трех зонах доступности (AZ).

Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB — это база данных с ключами и документами. что обеспечивает одноразрядную миллисекундную производительность в любом масштабе. Это полностью управляемый, многорегиональная, многоосновная база данных со встроенной защитой, резервным копированием и восстановлением, а также в памяти кэширование для интернет-приложений.DynamoDB может обрабатывать более 10 триллионов запросов в день и поддерживать пики более 20 миллионов запросов в секунду.

Многие из самых быстрорастущих компаний мира, такие как Lyft, Airbnb и Redfin, а также такие предприятия, как Samsung, Toyota и Capital One, зависят от масштаба и производительности DynamoDB. для поддержки критически важных рабочих нагрузок.

Сотни тысяч клиентов AWS выбрали DynamoDB в качестве пары «ключ-значение» и документа база данных для мобильных устройств, Интернета, игр, рекламных технологий, Интернета вещей и других приложений, которым требуются данные с малой задержкой доступ в любом масштабе.Создайте новую таблицу для своего приложения и позвольте DynamoDB обработать отдых.

Amazon ElastiCache

Amazon ElastiCache — это веб-сервис, упрощающий для развертывания, эксплуатации и масштабирования кэша в памяти в облаке. Сервис улучшает производительность веб-приложений, позволяя извлекать информацию из быстрых, управляемых, кэши в памяти вместо того, чтобы полностью полагаться на более медленные базы данных на дисках.

Amazon ElastiCache поддерживает два механизма кэширования в памяти с открытым исходным кодом:

  • Redis — быстрый ключ-значение с открытым исходным кодом в памяти. хранилище данных для использования в качестве базы данных, кэша, брокера сообщений и очереди.Amazon ElastiCache для Redis — это Redis-совместимая служба в памяти, которая обеспечивает простоту использования и мощность Redis, а также доступность, надежность и производительность, подходящие для самых требовательных приложений. Доступны кластеры с одним узлом и до 15 сегментов, что обеспечивает масштабируемость до 3,55. ТиБ данных в памяти. ElastiCache для Redis полностью управляем, масштабируем и безопасен. Это делает это идеальный кандидат для высокопроизводительных вариантов использования, таких как Интернет, мобильные приложения, игры, рекламные технологии и Интернет вещей.

  • Memcached — широко распространенный объект памяти система кэширования. ElastiCache для Memcached совместим с протоколом Memcached, поэтому популярные инструменты, которые вы используете сегодня с существующими средами Memcached будут беспрепятственно работать с сервисом.

Пространства ключей Amazon (для Apache Cassandra)

Amazon Keyspaces (для Apache Cassandra) — это масштабируемая, высокодоступная и управляемая служба базы данных, совместимая с Apache Cassandra.С Амазонкой Keyspaces, вы можете запускать свои рабочие нагрузки Cassandra на AWS, используя тот же код приложения Cassandra. и инструменты разработчика, которые вы используете сегодня. Вам не нужно выделять ресурсы, исправлять или управлять серверами, и вам не нужно устанавливать, поддерживать или использовать программное обеспечение. Amazon Keyspaces не требует серверов, поэтому вы платите только за те ресурсы, которые используете, и сервис может автоматически масштабировать таблицы вверх и вниз в ответ на трафик приложения. Вы можете создавать приложения, которые обслуживают тысячи запросов в секунду с практически неограниченной пропускной способностью и хранилищем.Данные шифруются по умолчанию и Amazon Keyspaces позволяет непрерывно создавать резервные копии данных таблиц с использованием данных на определенный момент времени. восстановление. Amazon Keyspaces обеспечивает производительность, эластичность и корпоративные функции, которые вы необходимо масштабировать критически важные для бизнеса рабочие нагрузки Cassandra.

Amazon MemoryDB для Redis

Amazon MemoryDB для Redis — это совместимая с Redis, надежная служба базы данных в памяти, обеспечивающая сверхвысокую производительность. Он специально создан для современных приложений с архитектурой микросервисов.

Amazon MemoryDB совместим с Redis, популярным хранилищем данных с открытым исходным кодом, что позволяет клиентам быстро создавать приложения, используя те же гибкие и удобные структуры данных, API и команды Redis, которые они уже используют сегодня. С Amazon MemoryDB все ваши данные хранятся в памяти, что позволяет достичь микросекундной задержки чтения и одноразрядной миллисекундной задержки записи и высокой пропускной способности. Amazon MemoryDB также надежно хранит данные в нескольких зонах доступности (AZ) с помощью распределенного журнала транзакций, что обеспечивает быстрое переключение при сбое, восстановление базы данных и перезапуск узлов.Обеспечивая производительность в памяти и устойчивость в нескольких зонах доступности, Amazon MemoryDB можно использовать в качестве высокопроизводительной основной базы данных для приложений микросервисов, устраняя необходимость раздельного управления как кэшем, так и надежной базой данных.

Амазонка Нептун

Amazon Neptune — это быстрая, надежная, полностью управляемая служба графовой базы данных, упрощающая создание и запуск приложений, работающих с связанные наборы данных. Ядром Amazon Neptune является специально созданная высокопроизводительная графовая база данных. движок, оптимизированный для хранения миллиардов взаимосвязей и запросов к графу за миллисекунды задержка.Amazon Neptune поддерживает популярные графовые модели Property Graph и W3C RDF, а их соответствующих языков запросов Apache TinkerPop Gremlin и SPARQL, что позволяет легко создавать запросы, которые эффективно перемещаются по высокосвязанным наборам данных. Варианты использования Neptune Power Graph, такие как как механизмы рекомендаций, обнаружение мошенничества, графы знаний, обнаружение лекарств и сеть безопасность.

Amazon Neptune отличается высокой доступностью, репликами чтения, восстановлением на определенный момент времени, непрерывным резервное копирование в Amazon S3 и репликация в зонах доступности.Neptune безопасен благодаря поддержке шифрование в состоянии покоя. Neptune полностью управляем, поэтому вам больше не нужно беспокоиться о базе данных. задачи управления, такие как подготовка оборудования, исправление программного обеспечения, установка, конфигурация или резервные копии.

Служба реляционной базы данных Amazon

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) упрощает настройку, эксплуатацию и масштабировать реляционную базу данных в облаке. Он обеспечивает экономичную и масштабируемую емкость, в то же время автоматизация трудоемких задач администрирования, таких как подготовка оборудования, настройка базы данных, исправления и резервные копии.Это позволяет вам сосредоточиться на своих приложениях, чтобы вы могли дать им быстрый производительность, высокая доступность, безопасность и совместимость, в которых они нуждаются.

Amazon RDS доступен для нескольких типов инстансов баз данных, оптимизированных для памяти, производительности или ввода-вывода, а также предоставляет на выбор шесть знакомых механизмов баз данных, включая Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Database и SQL Server. Ты можно использовать сервис миграции баз данных AWS, чтобы легко перенесите или реплицируйте существующие базы данных в Amazon RDS.

Amazon RDS на VMware

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) на VMware позволяет развертывать управляемых баз данных в локальных средах VMware с использованием технологии Amazon RDS, которой пользуются сотни тысяч клиентов AWS. Amazon RDS обеспечивает экономичную емкость с возможностью изменения размера автоматизируя трудоемкие административные задачи, включая подготовку оборудования, базу данных установку, исправление и резервное копирование, что позволяет вам сосредоточиться на своих приложениях.RDS на VMware приносит те же преимущества для ваших локальных развертываний, упрощающих настройку, эксплуатацию и масштабирование базы данных в частных центрах обработки данных VMware vSphere или для их переноса в AWS.

Amazon RDS на VMware позволяет использовать тот же простой интерфейс для управления базами данных в локальные среды VMware, как если бы вы использовали их в AWS. Вы можете легко реплицировать RDS на VMware базы данных в экземпляры RDS в AWS, что позволяет использовать недорогие гибридные развертывания для аварийного восстановления, разрыв реплик чтения и дополнительное долгосрочное хранение резервных копий в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

База данных Amazon Quantum Ledger (QLDB)

Amazon QLDB — это полностью управляемая база данных реестра, обеспечивает прозрачный, неизменяемый и криптографически проверяемый журнал транзакций, принадлежащий центральный доверенный орган. Amazon QLDB отслеживает каждое изменение данных приложения и поддерживает полную и поддающуюся проверке историю изменений с течением времени.

Бухгалтерские книги обычно используются для записи истории экономической и финансовой деятельности в организация.Многие организации создают приложения с функциями, подобными реестру, потому что они хотят вести точную историю данных своих приложений, например, отслеживая история кредитов и дебетов в банковских транзакциях, проверка происхождения данных страховки требование или отслеживание движения предмета в сети цепочки поставок. Леджерные приложения часто реализуется с использованием настраиваемых таблиц аудита или журналов аудита, созданных в реляционных базах данных. Однако, создание функций аудита с помощью реляционных баз данных требует много времени и подвержено влиянию человеческого фактора. ошибка.Это требует специальной разработки, и, поскольку реляционные базы данных по своей сути не неизменяемы, любые непреднамеренные изменения данных трудно отследить и проверить. Альтернативно, Фреймворки блокчейна, такие как Hyperledger Fabric и Ethereum, также могут использоваться в качестве реестра. Однако это добавляет сложности, поскольку вам нужно настроить всю сеть блокчейна с несколькими узлов, управлять своей инфраструктурой и требовать, чтобы узлы проверяли каждую транзакцию перед ее выполнением. можно добавить в реестр.

Amazon QLDB — это новый класс баз данных, который избавляет от необходимости заниматься сложным усилия по разработке собственных приложений, подобных бухгалтерской книге.С QLDB ваши данные меняются история неизменяема — ее нельзя изменить или удалить — а с помощью криптографии вы можете легко убедитесь, что в данные вашего приложения не было внесено непреднамеренных изменений. QLDB использует неизменяемый журнал транзакций, известный как журнал, который отслеживает каждое изменение данных приложения и поддерживает полную и поддающуюся проверке историю изменений с течением времени. QLDB прост в использовании, потому что он предоставляет разработчикам знакомый SQL-подобный API, гибкую модель данных документа и полную поддержка сделок.QLDB также является бессерверной, поэтому она автоматически масштабируется для поддержки требования вашего приложения. Нет серверов для управления и нет ограничений на чтение или запись для настроить. С QLDB вы платите только за то, что используете.

Amazon Timestream

Amazon Timestream — это быстрый, масштабируемый, полностью управляемая служба базы данных временных рядов для IoT и операционных приложений, упрощающая хранить и анализировать триллионы событий в день за 1/10 стоимости реляционных баз данных.Ведомый появлением устройств IoT, ИТ-систем и интеллектуальных промышленных машин данные временных рядов — данные который измеряет, как вещи меняются с течением времени, — это один из самых быстрорастущих типов данных. Временные ряды данные имеют определенные характеристики, такие как обычно поступающие в форме временного порядка, данные только для добавления, а запросы всегда выполняются через временной интервал. Хотя реляционные базы данных могут хранить эти данные, они неэффективны при обработке этих данных, поскольку им не хватает оптимизации, такой как хранение и извлечение данных по временным интервалам.Timestream — это специально созданная база данных временных рядов. который эффективно хранит и обрабатывает эти данные по временным интервалам. С Timestream вы можете легко хранить и анализировать данные журналов для DevOps, данные датчиков для приложений IoT и промышленных данные телеметрии для обслуживания оборудования. По мере того как ваши данные со временем растут, адаптивная функция Timestream механизм обработки запросов понимает свое местоположение и формат, делая ваши данные проще и быстрее анализировать. Timestream также автоматизирует сводные данные, хранение, распределение по уровням и сжатие данных, поэтому вы можете управлять своими данными с минимальными затратами.Timestream является бессерверным, поэтому нет сервера для управления. Он управляет трудоемкими задачами, такими как подготовка серверов, программное обеспечение установка исправлений, настройка, настройка или хранение данных и их распределение по уровням, что позволяет вам сосредоточиться на создании ваши приложения.

Amazon DocumentDB (с совместимостью с MongoDB)

Amazon DocumentDB (с совместимостью с MongoDB) — это быстрый, масштабируемая, высокодоступная и полностью управляемая служба базы данных документов, поддерживающая MongoDB рабочие нагрузки.

Amazon DocumentDB (с совместимостью с MongoDB) разработан с нуля, чтобы предоставить вам производительность, масштабируемость и доступность, необходимые при работе с критически важной MongoDB рабочие нагрузки в масштабе. Amazon DocumentDB (с совместимостью с MongoDB) реализует Apache 2.0 с открытым исходным кодом. API MongoDB 3.6 и 4.0 путем эмуляции ответов, которые клиент MongoDB ожидает от MongoDB. сервера, что позволяет использовать существующие драйверы и инструменты MongoDB с Amazon DocumentDB (с MongoDB совместимость).

баз данных SIPRI | SIPRI

База данных SIPRI по поставкам оружия

База данных SIPRI по поставкам оружия показывает все международные поставки основных видов обычных вооружений с 1950 года и является наиболее полным общедоступным источником информации о международных поставках вооружений.

SIPRI Mapping База данных по сотрудничеству и оказанию помощи, относящаяся к ДТО

База данных SIPRI Mapping, относящаяся к ДТО, по сотрудничеству и содействию, предоставляет информацию о сотрудничестве и содействии в области передачи оружия и контроля за стрелковым оружием и легкими вооружениями (ЛСО).База данных поддерживает выполнение государствами Программы действий ООН по ЛСО 2001 г. и Договора о торговле оружием 2013 г. и включает мероприятия, проведенные с 2012 г. 

База данных военной промышленности SIPRI

База данных SIPRI Arms Industry содержит информацию о 100 крупнейших компаниях, производящих оружие и предоставляющих военные услуги.

Многосторонняя база данных миротворческих операций SIPRI 

База данных многосторонних миротворческих операций SIPRI содержит информацию обо всех многосторонних миротворческих операциях, проведенных с 2000 года, включая статистические данные о личном составе, вкладе стран, погибших и бюджетах.

База данных военных расходов SIPRI

База данных военных расходов SIPRI содержит ежегодные военные расходы стран с 1949 г., что позволяет сравнивать военные расходы стран в местной валюте в текущих ценах; в долларах США в постоянных ценах и обменных курсах; и как доля ВВП.

 

Прочие ресурсы

SIPRI хранит исчерпывающие коллекции материалов по контролю над вооружениями и разоружению.

Эмбарго на поставки оружия

SIPRI предоставляет информацию обо всех эмбарго на поставки оружия, которые были введены международной организацией, такой как ЕС или ООН, или группой стран.Включены все эмбарго, действующие или действовавшие с 1998 года.

Национальные отчеты об экспорте вооружений

SIPRI предоставляет ссылки на все общедоступные национальные отчеты об экспорте вооружений. Они постоянно обновляются и включают ссылки на недавно опубликованные национальные отчеты об экспорте вооружений.

Финансовая стоимость мировой торговли оружием

Используя отчеты из Национального архива отчетов, SIPRI оценивает финансовую стоимость экспорта вооружений.

 

В 2016 году правительство Перу предоставило финансовую помощь базам данных SIPRI.

Управление данными и информацией, большие данные, наука о данных

Время простоя и перебои в работе центра обработки данных, несомненно, дорого обходятся: согласно отчету Uptime Institute за 2020 год, 40 % стоят от 100 000 до 1 миллиона долларов каждое. Как ни странно, управление центром обработки данных не всегда зависело от большого количества данных.Хорошая новость заключается в том, что отказов центров обработки данных в значительной степени можно избежать. Плохая новость заключается в том, что большинство операторов не используют аналитические решения для центров обработки данных, необходимые для упреждающего прогнозирования и предотвращения простоев. Подробнее

Наиболее успешные организации считают автоматизацию необходимым условием своего успеха. Директор по автоматизации может выступать в роли лидера наверху, который выступает за сквозную автоматизацию процессов, но знает, как преобразовать бизнес-требования в технические спецификации.Вместо того, чтобы полагаться на директора по информационным технологиям или директора по цифровым технологиям, который возглавит эти усилия, более узкая сфера деятельности директора по автоматизации может обеспечить фокус, необходимый для объединения всех заинтересованных сторон вокруг общего набора целей. Подробнее

Пришло время представить номинации на ежегодную награду «Выбор читателей» за тенденции и приложения в области баз данных — конкурс, в котором вы, пользователи, выбираете победившие решения, продукты и услуги для управления информацией.Подробнее

В последнее время было много шумихи вокруг концепции хранилища данных, и на то есть веские причины. По сути, это новая парадигма управления данными, которая сочетает в себе возможности хранилищ данных и озер данных, изменяя способ совместной работы групп обработки данных. Эта новая архитектура представляет собой значительный фундаментальный сдвиг в том, как мы работаем с данными.Подробнее

Семейная база данных ОЭСР — ОЭСР

 

В связи с большим спросом на кросс-национальные показатели положения семей и детей была разработана База данных семей ОЭСР для предоставления кросс-национальных показателей семейных результатов и семейной политики в странах ОЭСР, ее партнерах по расширенному взаимодействию и членах ЕС. состояния.

База данных объединяет информацию из различных национальных и международных баз данных как в рамках ОЭСР (см. связанные базы данных ОЭСР), так и внешних организаций.В настоящее время база данных включает 70 показателей по четырем основным параметрам: (i) структура семей, (ii) положение семей на рынке труда, (iii) государственная политика в отношении семьи и детей и (iv) результаты в отношении детей.

Каждый индикатор обычно представляет данные по конкретному вопросу, а также соответствующие определения и методологию, вопросы сопоставимости и данных, информацию об источниках и, где это уместно, включает необработанные данные или описательную информацию по странам.

Интерактивные инструменты и данные

‌‌‌‌

‌‌

Отдельные показатели из семейной базы данных ОЭСР теперь доступны в ОЭСР.Stat, хранилище данных ОЭСР, по показателям или по странам

 Калькулятор поддержки семьи ОЭСР – это интерактивный инструмент, который позволяет пользователям анализировать, как заработная плата, налоги и социальные пособия влияют на доход различных типов семей

 

Портал данных о благополучии детей ОЭСР (CWBDP) предоставляет межнациональные данные о благополучии детей и условиях, в которых они растут.

Индикаторы

  1.Состав семьи (СФ)  
  • Семья и дети
    • SF1.1 Размер и состав семьи (.pdf) (.xls)
    • SF1.2 Дети в семьях (.pdf)  (.xls) 
    • SF1.3 Дополнительная информация об условиях проживания детей (.pdf)  (.xls) 
    • SF1.4 Население с разбивкой по возрасту детей и соотношению иждивенцев молодежи (.pdf) (.xls) 
    • SF1.5 Условия жизни детей (.pdf) (.xls)
  • Показатели фертильности
  • Семейное и партнерское положение
    • SF3.

        2. Положение семьи на рынке труда (ПТР)  
      • Семья, дети и статус занятости    

        • LMF1.1 Дети в домохозяйствах по статусу занятости (.pdf)  (.xls)
        • LMF1.3 Занятость матерей по статусу партнерства (.pdf)  (.xls)
        • LMF1.4 Профили занятости на протяжении всей жизни (.pdf)  (.xls)
        • LMF1.5 Гендерный разрыв в оплате труда работников, занятых полный рабочий день, и заработок в зависимости от уровня образования (.pdf) (.xls)
        • LMF1.6 Гендерные различия в результатах занятости (.pdf)  (.xls)
      • Рабочее время и время для ухода

        • LMF2.1 Обычное рабочее время в неделю среди мужчин и женщин по группам с увеличенным рабочим временем (.pdf) (.xls) 
        • LMF2.2 Модели занятости и распределения рабочего времени для пар с детьми (.pdf)  (.xls) 
        • LMF2.3 Модели занятости и распределение рабочего времени для родителей-одиночек (.

          3. Государственная политика в отношении семьи и детей (ПФ)

          • Общие правила для семей с детьми

            • PF1.7 Солидарность поколений (.pdf) (.xls) 
            • PF1.8 Порог установленного законом возраста для перехода от детства к взрослой жизни (.pdf)
            • PF1.9 Аспекты защиты детей (.

              4. Исходы для детей (CO)‌

              (См. также Портал данных о благополучии детей ОЭСР (CWBDP))

              • Детское здоровье

              • Детская бедность

                • CO2.1 Неравенство доходов и доходное положение различных типов домохозяйств (.pdf)  (.xls)
                • CO2.2 Детская бедность (.pdf)  (.xls)
                • CO2.3 Материальные лишения среди домохозяйств с детьми (.pdf) (.xls)
              • Образование/грамотность   

                • CO3.1 Уровень образования в разбивке по полу и ожидаемому количеству лет обучения на дневном отделении (.pdf)  (.xls)
                • CO3.2 Гендерные различия среди выпускников университетов по специальностям (.pdf) (.xls)
                • CO3.5 Молодые люди, не учащиеся и не работающие  (.pdf)  .xls
                • CO3.6 Доля учащихся-иммигрантов и результаты их обучения (.pdf) (.xls)
              • Общественное участие

                • СО4.

                  Связанные базы данных

                  • База данных льгот и заработной платы ОЭСР. Эта база данных включает показатели, показывающие, как социальная и фискальная политика влияет на работающих и безработных и их семьи.
                  • База данных ОЭСР по образованию: эта база данных включает ежегодные данные , охватывающие результаты образовательных учреждений, политические рычаги, влияющие на результаты образования, людские и финансовые ресурсы, вложенные в образование, структурные характеристики систем образования, а также экономические и социальные результаты образования.
                  • База данных о занятости ОЭСР: эта база данных предлагает широкий спектр актуальных статистических данных о занятости для международных сравнений и тенденций с течением времени.
                  • Статистика здравоохранения ОЭСР: эта база данных предоставляет данные о состоянии здоровья населения, включая ожирение (избыточный вес, ожирение), самоубийства и ожидаемую продолжительность жизни, финансирование здравоохранения, ресурсы здравоохранения, социальную защиту, использование медицинских услуг, фармацевтический рынок, долгосрочные ресурсы срочного ухода и их использование, немедицинские детерминанты здоровья и расходы на здравоохранение.
                  • База данных ОЭСР по распределению доходов: эта база данных предоставляет сопоставимые данные о доходах, неравенстве доходов и бедности в странах ОЭСР.
                  • База данных социальных расходов ОЭСР: эта база данных включает надежные и сопоставимые на международном уровне статистические данные о государственных и (обязательных и добровольных) частных социальных расходах на программном уровне.
                  • Семейная база данных в Азиатско-Тихоокеанском регионе: эта база данных, созданная и размещенная Центром политики ОЭСР в Корее, основана на базе базы данных ОЭСР о семье и предлагает ряд данных о семьях, семейной политике и детях для девяти стран Азиатско-Тихоокеанского региона. и экономики (Австралия, Китай, Гонконг (Китай), Япония, Корея, Новая Зеландия, Сингапур, Таиланд и Вьетнам).

                    Контактный телефон

                    Для получения дополнительной информации или получения уведомлений об обновлении базы данных обращайтесь по адресу [email protected]

                    Следите за нами в Твиттере @OECD_Social 

                     

                    Примечания

                    В структуру базы данных «Семья» не включены индикаторы, охватывающие вопросы, связанные с положением (и потребностями в уходе) пожилых членов семьи (см. веб-страницы о пенсиях, здоровье или долгосрочном уходе).

                     Эта база данных создана при финансовой поддержке Европейского Союза.Мнения, выраженные здесь, никоим образом не могут рассматриваться как отражающие официальное мнение Европейского Союза.

                    † Статистические данные по Израилю предоставляются соответствующими израильскими властями и находятся под их ответственностью. Использование таких данных ОЭСР не наносит ущерба статусу Голанских высот, Восточного Иерусалима и израильских поселений на Западном берегу в соответствии с положениями международного права.

                    †† Сноска Турции: Информация в этом документе со ссылкой на «Кипр» относится к южной части острова.На острове нет единого органа, представляющего как турок, так и киприотов-греков. Турция признает Турецкую Республику Северного Кипра (ТРСК). Пока не будет найдено прочное и справедливое решение в рамках Организации Объединенных Наций, Турция будет сохранять свою позицию по «кипрскому вопросу».

                    †† Сноска всех государств-членов Европейского Союза, ОЭСР и Европейского Союза: Республика Кипр признана всеми членами Организации Объединенных Наций, за исключением Турции.Информация в этом документе относится к территории, находящейся под фактическим контролем правительства Республики Кипр.

                     

                     

                    ЮниПрот

                    ЮниПрот

                    Свидетельство описывает источник аннотации, например.грамм. эксперимент, опубликованный в научной литературе, ортологичный белок, запись из другой базы данных и т. д.

                    Подробнее…

                    Пропустить заголовок

                    Вы используете версию браузера, которая может не отображать все функции этого веб-сайта. Пожалуйста, рассмотрите возможность обновления вашего браузера. Миссия ЮниПрот – предоставить научное сообщество всесторонним, качественным и свободно доступный ресурс белковых последовательностей и функциональных Информация.

                    UniProtKB

                    База знаний UniProt

                    Swiss-Prot (566 996)
                    Аннотировано и проверено вручную.

                    Записи с информацией, извлеченной из литературы и прошедшей оценку куратором компьютерного анализа.

                    Trembl (230 328 648)
                    Автоматически аннотируется и не проверяется.

                    Записи, ожидающие полной ручной аннотации.

                    UniRef

                    Кластеры последовательностей

                    y

                    Справочные кластеры UniProt (UniRef) предоставляют сгруппированные наборы последовательностей из базы знаний UniProt (включая изоформы) и избранные записи UniParc.

                    UniParc

                    Архив последовательностей

                    D

                    UniParc — это всеобъемлющая и неизбыточная база данных, содержащая большинство общедоступных белковых последовательностей в мире.

                    Протеомы

                    Наборы протеомов

                    FHL

                    Протеом — это набор белков, которые, как предполагается, экспрессируются организмом. UniProt предоставляет протеомы для видов с полностью секвенированным геномом.

                    Вспомогательные данные

                    Новый портал UniProt для последних записей белков и рецепторов коронавируса SARS-CoV-2, обновляемый независимо от общего цикла выпуска UniProt.

                    Новости


                    Архив новостей

                    Начало работы

                    • Текстовый поиск
                      Наш базовый текстовый поиск позволяет выполнять поиск по всем доступным ресурсам

                    • BLAST
                      Найти области сходства между вашими последовательностями

                    • Выравнивание последовательностей
                      Выравнивание двух или более белков

                    • Извлечение/сопоставление идентификаторов
                      Пакетный поиск с помощью идентификаторов UniProt или преобразование их в другой тип идентификатора базы данных (или наоборот)

                      Белковый прожектор

                      ради сока

                      февраль 2022

                      Когда льет дождь, а у вас нет защиты, зонтики носимые другими пешеходами, вдруг становятся привлекательными.То мысль о том, чтобы сделать один ваш может даже прийти вам в голову.

                      Добавить комментарий

                      Ваш адрес email не будет опубликован.