Мониторы sva. Список, характеристики
Acer EI272UR PbmiiipxДиагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Acer EI431CRДиагональ: 43.4″Разрешение: 3840 x 1200Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Acer Predator Z271Диагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Acer Predator Z271Диагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Acer Predator Z271TДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Acer Predator Z271TДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
AOC AGON AG273QCXДиагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 1 мсМатрица: SVA
AOC AGON AG322QCXДиагональ: 31. 5″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
AOC AGON AG493QCXДиагональ: 48.9″Разрешение: 3840 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
AOC CU32V3Диагональ: 31.5″Разрешение: 3840 x 2160Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Asus MX34VQДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Asus ROG Strix XG27VQДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Asus ROG Strix XG32VQДиагональ: 31.5″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Asus ROG Strix XG32VQRДиагональ: 31. 5″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Gigabyte AORUS CV27FДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Матрица: SVA
HKC G271QДиагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 1 мсМатрица: SVA
HP EliteDisplay S270cДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 8 мсМатрица: SVA
HP Envy 34cДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 8 мсМатрица: SVA
HP Z34cДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 8 мсМатрица: SVA
Lenovo Legion Y44w-10Диагональ: 43. 4″Разрешение: 3840 x 1200Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Monoprice 49in Dark MatterДиагональ: 49″Разрешение: 5120 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Monoprice 49in Zero-GДиагональ: 49″Разрешение: 3840 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
MSI Optix G24CДиагональ: 23.6″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 1 мсМатрица: SVA
MSI Optix G27CДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
MSI Optix G27C2Диагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 1 мсМатрица: SVA
MSI Optix MAG272CQRДиагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 1 мсМатрица: SVA
NEC MultiSync EX341R-BKДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 5 мсМатрица: SVA
NEC MultiSync EX341R-BK-SVДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 5 мсМатрица: SVA
Nixeus NX-EDG34SДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Philips 328E1CAДиагональ: 31. 5″Разрешение: 3840 x 2160Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Philips 328M6FJMBДиагональ: 31.5″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Philips 346B1CДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 5 мсМатрица: SVA
Philips 349X7FJEWДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Pixio PX325cДиагональ: 31.5″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 7 мсМатрица: SVA
Pixio PXC32Диагональ: 31.5″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C24F390FHДиагональ: 23.
Samsung C24F396FHNДиагональ: 23.6″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C24F396FHNДиагональ: 23.6″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C24F396FHUДиагональ: 23.6″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C24FG70Диагональ: 23.6″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 1 мсМатрица: SVA
Samsung C24FG73Диагональ: 23.6″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 1 мсМатрица: SVA
Samsung C24RG50Диагональ: 23. 6″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C27F390FHДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C27F391FWДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C27F581FDUДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C27F591FDUДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C27FG70Диагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 1 мсМатрица: SVA
Samsung C27FG73Диагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 1 мсМатрица: SVA
Samsung C27G75TДиагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Матрица: SVA
Samsung C27G77TДиагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 1 мсМатрица: SVA
Samsung C27H580FDUДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C27H800Диагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 5 мсМатрица: SVA
Samsung C27HG70Диагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 1 мсМатрица: SVA
Samsung C27JG50Диагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C27JG52Диагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C27JG54Диагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C27JG56Диагональ: 27″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C32F39MFUДиагональ: 31.5″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C32G75TДиагональ: 31.5″Разрешение: 2560 x 1440Матрица: SVA
Samsung C32G77TДиагональ: 31.5″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 1 мсМатрица: SVA
Samsung C32HG70Диагональ: 31.5″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 1 мсМатрица: SVA
Samsung C32JG56Диагональ: 31.5″Разрешение: 2560 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C34F791Диагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C34H890Диагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C34H890WGДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C34J791Диагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C43J890Диагональ: 43. 4″Разрешение: 3840 x 1200Отклик: 5 мсМатрица: SVA
Samsung C49G95TДиагональ: 48.8″Разрешение: 5120 x 1440Матрица: SVA
Samsung C49HG90Диагональ: 49″Разрешение: 3840 x 1080Отклик: 1 мсМатрица: SVA
Samsung C49J890Диагональ: 49″Разрешение: 3840 x 1080Отклик: 5 мсМатрица: SVA
Samsung C49RG90Диагональ: 49″Разрешение: 5120 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung C49RG90Диагональ: 49″Разрешение: 5120 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung S24E510CДиагональ: 23. 5″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung S27E510CДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung S27E650CДиагональ: 27″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung S34E790CДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung S34J550WДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung S34J550WДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung S49A950UДиагональ: 49″Разрешение: 5120 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Samsung S49A950UIUДиагональ: 49″Разрешение: 5120 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
ViewSonic XG3202-CДиагональ: 31. 5″Разрешение: 1920 x 1080Отклик: 5 мсМатрица: SVA
Wasabi Mango 340UCДиагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Xiaomi Mi Curved Display 34Диагональ: 34″Разрешение: 3440 x 1440Отклик: 4 мсМатрица: SVA
Как архитектору выбрать монитор | Журнал Софт Культуры
Разбираемся, как устроены дисплеи
Серго Попов
01.02.2022
Время чтения: 15 мин
Архитекторы кучу времени проводят, сидя перед монитором — и качество дисплея влияет не только на удовольствие от процесса, но и на результат работы. Особенно в том, что касается работы с цветом и графикой. Так что к выбору экрана своей рабочей машины точно стоит отнестись с вниманием.
Но для разных специалистов даже внутри одного архитектурного бюро могут требоваться дисплеи с разными характеристиками — в этой статье разбираемся с основными параметрами.
Как устроен дисплей
Монитор компьютера или экран ноутбука — это многослой сэндвич, упакованный в корпус и прикрытый защитным стеклом или пластиком. Самая главная часть экрана — матрица: она формирует изображение и больше всего влияет на характеристики дисплея.
Матрица состоит из мельчайших элементов — пикселей (точек). Пиксели и формируют изображение на экране, так что чем больше пикселей, тем выше разрешение экрана или, другими словами, тем чётче картинка.
Другие важные параметры экрана:
→ Разрешение и диагональ.
→ Яркость и контрастность.
→ Глубина цвета.
→ Частота и время отклика.
→ Покрытие экрана.
→ Технология матрицы.
→ Цветовой охват.
В конце текста подводим итоги и выбираем конкретные модели.
Устройство дисплеяРазрешение и диагональ
Почему это важно:
Влияют на чёткость и степень детализации изображения.
Экран монитора — это прямоугольник, и его размер логично было бы задать шириной и высотой в сантиметрах. Однако исторически сложилось так, что размеры монитора измеряют его диагональю и в дюймах. Но в технических характеристиках дополнительно указывают также ширину, высоту в сантиметрах и соотношение сторон монитора.
Диагональ экрана ноутбука, как правило, лежит в диапазоне от 13 до 18 дюймов, моноблоков и мониторов — от 24 до 32 дюймов. Наиболее популярное соотношение сторон — 16:9, такие мониторы считаются широкоэкранными. Существуют также и ультраширокие модели с показателями 21:9, 32:10 и 32:9 — здесь каждый выбирает удобные экраны под свои задачи.
Принцип «чем больше монитор, тем лучше» работает далеко не всегда. С одной стороны, на большой экран помещается больше окон и деталей, а с другой, для комфортной работы расстояние между экраном и вашими глазами должно составлять примерно 1,5 диагонали1. Поэтому размер экрана лучше выбирать исходя из своего роста, размера рабочего места и удобной посадки.
Более существенную роль играет разрешение экрана — размер изображения на экране в пикселях. Тут всё проще: чем больше пикселей, тем выше качество картинки. Это как с мозаикой: чем меньше размер её отдельных фрагментов, тем более реалистично выглядит изображение.
Разрешения экрана. СравнениеДисплей с высоким разрешением требует хорошей видеокарты, так как именно видеокарта выводит изображение на экран. Особенно это касается ноутбуков: если видеокарта окажется слабой и не сможет поддерживать вывод тяжёлой картинки на экран, дисплей просто не будет ничего показывать или будет, но с задержкой и артефактами.
Большинство мониторов выпускают с разрешениями 1920×1080 — 16:9, 2560×1440 — 16:9 и 3840×2160 — 16:9. Причём у таких показателей даже есть свои отдельные названия.
Соотношение маркетинговых названий для разрешений и реальных размеровПоказатели разрешения и размера диагонали экрана связаны между собой комплексным параметром — плотность пикселей, или ppi: чем выше значение ppi, тем лучше.
Сравнение качества изображения при различных значениях ppi: 110 ppi (слева) и 190 ppi (справа)Экраны с маленькими габаритами более требовательны к значениям ppi, так как небольшие элементы могут занимать всего 1–2 пикселя и при низком ppi могут оказаться неразличимыми.
Для ноутбуков стандартным значением считается 130–140 ppi, а отличным — больше 180 ppi. Для мониторов стандартное значение — 110–120 ppi, отличное — больше 140 ppi.
Яркость и контрастность
Почему это важно:
Отвечает за общее восприятие картинки и за комфорт работы при разном освещении.
Яркость показывает, насколько интенсивно светится экран монитора. Она измеряется в нитах или канделах на квадратный метр (1 нт = 1 кд/м²). Яркость бывает двух типов:
→ Постоянная — основной параметр: означает максимальную яркость экрана.
→ Пиковая — дополнительный параметр: показывает, насколько ярко будет светиться участок экрана в определённых условиях. Например, при воспроизведении HDR-контента.
Для стационарного монитора или моноблока стандартным считается показатель постоянной яркости в 300–350 кд/м². Для ноутбуков этот параметр выше, так как лэптоп может находиться и внутри помещения и на улице: на улице в яркий день 300 кд/м² будет маловато, поэтому лучше смотреть на варианты с показателем 400–500 кд/м² и выше.
Контрастность экранов — это соотношение яркости белого и чёрного цветов, которые отображает монитор. Например, для дисплея с максимальной яркостью в 200,5 кд/м², а минимальной в 0,5 кд/м², контрастность считается как (200,5 − 0,5) / 0.5 = 400:1.
Контрастность мониторов бывает:
→ Статическая — отображает отношение яркости самой тёмной и самой светлой точек на экране. Оптимальное значение — 2000:1 и выше.
→ Динамическая — это маркетинговый ход, означающий уровень чёрного при полностью выключенном экране к уровню белого при максимальной подсветке. На этот параметр можно не обращать внимания.
Глубина цвета или качество цветопередачи
Почему это важно:
Отвечает за корректность передачи цвета и за количество доступных для отображения цветов.
Качество цветопередачи определяется общим количеством цветов, которое может воспроизвести матрица дисплея, и измеряется в битах на канал. Каждый пиксель матрицы состоит из трёх субпикселей, или каналов: красного, синего и зелёного. И у каждого субпикселя есть градации свечения, или биты — чем больше градаций, то есть чем больше битов на канал, тем больше цветов воспроизводит дисплей.
На сегодняшний день наиболее распространены 8-битные и 10-битные матрицы мониторов.
→ 8-битные — необходимый минимум для работы с графикой (например, для веба) и для просмотра видео. Однако для профессиональной работы с полиграфией, графического или интерьерного дизайна они не подходят — слишком маленькая глубина цвета.
→ 10-битные — воспроизводят в 64 раза больше цветов, чем 8-битные. Такие матрицы уже дают максимально качественную картинку с плавными цветовыми переходами. Идеальны для работы с графикой.
Качество изображения на 10-битной и 8-битной матрице. СравнениеСуществуют также матрицы с поддержкой 12, 16, 24, 32, 36 и 48 бит — они применяются уже в медицине, астрономии и кинематографе для обработки изображений и видео, где важен каждый пиксель.
Сравнение матриц с разной глубиной цветаВ 2000-е, когда видеокарты научились выводить «честный» 8- и 10-битный цвет, а матрицы его ещё не поддерживали, появилась технология FRC — она позволяла увеличить битовую глубину экрана. FRC (Frame Rate Control) — технология управления частотой кадров, то есть частотой мигания субпикселей матрицы. Субпиксели быстро мигают, из-за этого их яркость приглушается и можно смешивать цвета в разных пропорциях и получать дополнительные оттенки.
Принцип работы технологии FRCВ характеристиках монитора применение этой технологии обозначается как: 6 bit+FRC или 6 bit+2 bit FRC, для 8 бит также. Технология FRC спорная: с одной стороны, матрицы с FRC дешевле, с другой, регулярное мерцание экрана может быть дискомфортно для глаз, а для натренированного глаза профессионала может быть слишком заметным и раздражающим.
Частота и время отклика
Почему это важно:
Отвечает за плавность движений на экране. Не самый важный параметр для архитектора или дизайнера, но влияет на стоимость монитора.
Частота обновления экрана, или герцовка, показывает, сколько кадров в секунду способен отображать экран. Например, частота самых доступных и распространённых моделей — 60 Гц, то есть за одну секунду они успевают сменить кадр 60 раз.
Этот параметр влияет на плавность картинки — чем больше частота обновления, тем более гладким и естественным выглядит движение на экране. Это важно для игр и фильмов, а вот на работу архитектора не особенно влияет. Зато неплохо влияет на стоимость монитора: чем выше герцовка, тем дороже.
Также нужно понимать, что вывод изображения обеспечивает не только частота обновления экрана, но и видеокарта — если она слабая, то большая герцовка не обеспечит большей плавности движений.
Плавность движения при различной частоте обновления экрана — влияние герцовки на плавность анимации на экранеДругой бесполезный для архитектора, но дорогостоящий параметр — время отклика, то есть время, за которое монитор переключается с одного цвета на другой. Типичное время отклика дисплея составляет менее десяти миллисекунд (10 мс), а иногда — всего одну миллисекунду.
Эта характеристика важна скорее для продвинутых геймеров, а на работу архитекторов и дизайнеров не влияет.
Покрытие экрана
Почему это важно:
Отвечает за то, как сильно будет бликовать экран — а значит за комфорт работы даже при ярком освещении.
Покрытие — это самый верхний слой дисплея. Оно бывает двух типов:
→ Глянцевое — лучше пропускает свет и цвет. Поэтому глянцевые дисплеи ярче, с более насыщенной, интенсивной и контрастной цветопередачей — особенно глубоким получается чёрный цвет. Однако на солнце они отсвечивают — и при работе на свежем воздухе или у окна блики могут мешать.
→ Матовое — гасит блики за счёт шершавой текстуры, поэтому в помещениях с ярким освещением за такими мониторами работать комфортнее. Недостаток матовых дисплеев — блёклость: цвета на них выглядят чуть более тусклыми.
Оба типа покрытия должны обладать антибликовым слоем: на глянцевой поверхности оно уменьшает общее количество и силу бликов, а на матовой уменьшает размер световых пятен.
Вывод: для работы с цветом больше подходят глянцевые экраны с хорошим антибликовым покрытием. Но нужно быть внимательным: иногда такие экраны имеют искусственно завышенную контрастность и насыщенность. Матовых вариантов на рынке больше и среди них также можно найти хорошие варианты с коррекцией тусклости.
Технология матрицы
Почему это важно:
Влияет на многие другие параметры монитора: глубину цвета, яркость, контрастность, углы обзора.
Технология матрицы — главный параметр любого экрана. Существуют два основных вида матриц:
→ На жидких кристаллах (ЖК / LCD).
→ На органических светодиодах (OLED).
LCD, или ЖК-матрицы
Матрица на основе жидких кристаллов работает по принципу окрашивания белого света: основная подсветка матрицы проходит через слой субпиксилей разного цвета и окрашивается в соответствии с ними. Степень свечения пикселей регулируется слоем с жидкими кристаллами, который может блокировать часть света.
Структура LCD матрицыСуществуют три основные типа ЖК-матриц:
→ TN-подобные матрицы — одна из первых массовых технологий матриц. Сегодня считается уже устаревшей, но все ещё массово применяется в недорогих экранах.
Единственный плюс таких матриц — самый быстрый отклик (1 мс), что делает их наиболее востребованными в игровых ноутбуках. В остальном они, к сожалению, сильно хуже других вариантов: небольшой угол обзора по вертикали2, что для ноутбуков особенно критично, да и в целом достаточно плохая цветопередача (около 6 бит на канал, а 8 бит на канал достигается за счёт технологии FRC).
→ VA-подобные матрицы — они способны выдавать более качественное изображение. В отличие от TN у VA-матриц меньшая скорость отклика (3–5 мс), но зато отличные углы обзора по вертикали и неплохие по горизонтали. Для ноутбуков критичны именно вертикальные углы обзора, вряд ли вы часто будете смотреть на экран сбоку.
Также у VA-матрицы хорошая цветопередача: честная глубина цвета 8 бит на канал (либо 8+2 бита FRC), а главное достоинство — глубокий чёрный цвет и, следовательно, высокая контрастность. Они подходят для работы с цветом, но всё же не на профессиональном уровне.
→ IPS-подобные матрицы — матрицы с самой хорошей цветопередачей. Они выдают настоящую глубину цвета 10 бит на канал и поэтому лучше всего подходят для профессиональной работы с цветом. Но у такой технологии есть недостаток: IPS-матрицы плохо блокируют фоновую подсветку, из-за чего чёрный цвет может иметь слегка фиолетовый оттенок. Особенно это заметно на больших экранах, но в мониторах и ноутбуках этот эффект менее выражен.
Жидкокристаллические матрицы существуют на рынке достаточно долго, и разные производители стали разрабатывать собственные технологии матриц, чтобы выделить свой продукт среди конкурентов — в итоге получились немного улучшенные варианты уже существующих технологий. Отсюда огромное количество похожих названий с разными технологиями под капотом.
Особенно остро стоит проблема с IPS-матрицами. IPS — это не только название технологии, но и торговая марка, которая принадлежит компании LG, то есть только LG может выпускать матрицы и продукты с маркировкой IPS. Остальные производители используют похожие названия, технологии или указывают тип матрицы как IPS-like, IPS-level или «матрица уровня IPS». Иногда это честные заявления, иногда под этими названиями скрываются VA-матрицы. Чтобы разобраться и быть уверенным в покупке, приходится смотреть на остальные характеристики.
Другой пример — маркировка «SVA-матрица». Так может обозначаться обычная TN-матрица, а название может расшифровываться как Standard View Angle (стандартный угол обзора) и не иметь ничего общего с настоящей SVA-матрицей (Super Vertical Alignment), которая относится к VA-подобным матрицам.
Виды обозначения разных матриц.OLED, или матрица на органических светодиодах
OLED матрицы кардинально отличаются от LCD: каждый субпиксель OLED-матрицы — это отдельный светодиод, который светится или отключается независимо от остальных. За счёт этого можно полностью избавиться от подсветки и обеспечить идеальную глубину чёрного цвета на экране.
Кроме того, OLED-матрицы обеспечивают высокие значения яркости и контрастности, отличные углы обзора, а также низкое энергопотребление и высокую скорость отклика — выше, чем у TN-матриц.
Структура OLED матрицыНесмотря на впечатляющие характеристики у OLED-экранов есть ряд серьёзных недостатков:
→ Цена — такие матрицы более дорогие и сложные в производстве, чем ЖК.
→ Выгорание — из-за органического материала светодиодов OLED-матрице свойственно выгорание матрицы, то есть разрушение или изменение пикселей с последующим нарушением цветопередачи.
→ Необходимость калибровки — недорогие матрицы могут желтить, зеленить, синить или краснить и под углами, и при прямом взгляде. Это происходит из-за недостаточно тщательной калибровки цвета при изготовлении, так как настраивать приходится каждый отдельный светодиод.
Технологии матриц. СравнениеЦветовой охват
Все технологии матрицы дисплея должны суммироваться в отличный цветовой охват, то есть способность экрана воспроизводить определённый диапазон цветов. Однако так бывает не всегда. Иногда отличная матрица IPS 10 bit поддерживает всего 60% цветового пространства sRGB. Обычно это касается только недорогих и среднебюджетных моделей ноутбуков, моноблоков и мониторов.
Почему так бывает? Процесс производства матриц не лишён брака, из-за которого страдает общая подсветка, слой с жидкими кристаллами или какой-то другой слой. Некоторые матрицы можно оживить при помощи калибровки, некоторые нет. Идеальные компоненты устанавливаются в дорогие модели, откалиброванные — в средние по цене, а варианты похуже программно урезаются и ставятся в недорогие модели.
Бывает, что некоторые производители хитрят и не указывают небольшой цветовой охват напрямую, а используют в описаниях не самые распространённые цветовые пространства — например, NTSC. Если видите такое, то от покупки стоит отказаться.
Охват цветовых пространств. СравнениеКак понять, какой цветовой охват монитора подойдёт именно вам? Как обычно, всё зависит от типа работы:
→ Классические архитектурные задачи: создание чертежей и моделей, где нет особой работы с цветом, а печатать что-либо нужно редко или в ч/б исполнении — в таком случае хватит 100% sRGB.
→ Дизайн интерьера, веб-дизайн и визуализация требуют более точной работы с графикой, рендерингом и постобработкой, а вот цветная печать нужна не часто и с минимальной предпечатной подготовкой — для всего, где есть работа с цветом, пространства sRGB уже не хватает и нужен вариант пошире. Неплохим решением будет 100% DCI-P3. Это пространство на 30% шире, чем sRGB и позволяет неплохо работать с цветом.
→ Для работы с полиграфией, регулярной предпечатной подготовкой, вёрсткой и обработкой изображений нужно ещё более широкое цветовое пространство, например, 100% Adobe RGB (на 50% больше чем sRGB) — его параметры лучше справляются с типографским пространством CMYK.
Стоит отметить, что модели дисплеев sRGB самые распространённые. DCI-P3 встречают реже и, как правило, стоят дороже. А варианты с Adobe RGB — самые редкие и дорогие и очень редко встречаются в ноутбуках.
Готовые решения
Какой вывод можно сделать из всех технических особенностей? И как выбрать подходящий монитор? Самое главное — определиться со спецификой своей работы. Мы выделили 3 разных сценария с разной потребностью в качестве цветопередачи.
Цвет очень важен:
Если классная цветопередача стоит в вашей работе на первом месте, то нужно искать IPS-мониторы с хорошим разрешением 2K и выше и с приблизительно 100% охватом цветовых пространств Adobe RGB и DCI-P3. Остальные параметры подбирать можно уже исходя из цены.
Хороший монитор для таких задач можно найти и в диапазоне 90–150 тыс. р., а можно и дороже. Отличаться эти две группы будут количеством дополнительных или улучшенных характеристик.
Гибкость важнее цвета:
Если делаете акцент на многофункциональности, разнообразии программ и задач, то смотрите на варианты с большой диагональю. Можно присмотреться к ультрашироким моделям с соотношением сторон 21:9 — чуть шире стандартного, или 32:9 — как два монитора в одном. Можно рассмотреть также варианты с меньшей яркостью, контрастностью и меньшим цветовым охватом.
По цене уложитесь в 50–90 тыс. р.
Цвет не важен:
Общая работа за компьютером не предъявляет к мониторам каких-то особенных требований, но чтобы работать было комфортно, обращайте внимание на яркость и контрастность. Даже если вы не работаете с цветом, неплохо бы иметь запас по цветовому охвату.
Монитор со средними характеристиками обойдётся в 20–50 тыс. р.
Мониторы дешевле 20 тысяч окажутся скорее всего средними и устаревшими офисными решениями. Вы получите маленький цветовой охват (меньше 100% sRGB), ужасные углы обзора, низкую контрастность и яркость. В случае с монитором чрезмерные попытки сэкономить делают только хуже: выбирая слишком дешёвые решения, вы экономите на собственной работоспособности, потому что каждый день будете смотреть на унылую и блёклую картинку 🙁
Ноутбук HP 250 G8 2W8Z2EA#ACB UMA i5-1135G7/ 15.6 FHD SVA 250 NWBZ / 8GB 1D DDR4 2666 / SSD 256GB PCIe NVMe Value / W10p64 / 1y / без сумки
Главная > Ноутбуки > HP
Добавьте ваше фото или видео с товаром!
Ноутбуки других производителей
Acer Apple Aquarius ASUS Clevo Continent Dell EliteGroup (ECS) EVGA GIGABYTE Huawei IRBIS Lenovo Lime LOGITECH MSI PNY Samsonite Samsung Sumdex Tongfang TopON Гравитон
Другие категории бренда HP
new_products Компьютеры Смартфоны и планшеты Мониторы Принтеры, МФУ, сканеры Расходные материалы Серверные решения ИБП Сетевое оборудование Хранилища данных Комплектующие
- Характеристики
- Описание
- Файлы (0)
- Отзывы (0)
- Комментарии (0)
Тип дисплея
Диагональ экрана, дюйм | 15,6 | |
Тип матрицы | SVA | |
Разрешение экрана | 1920×1080 (Full HD) | |
Поверхность экрана | Антиблик |
Процессор и набор основных микросхем
Тип процессора | Intel Core i5 | |
Индекс процессора | 1135G7 | |
Частота процессора, МГц | 2400 | |
Объем кэш памяти, Мб | 8 | |
Количество ядер процессора | 4 | |
Чипсет | объединен с процессором |
Оперативная память
Тип оперативной памяти | DDR4 | |
Объем оперативной памяти, Гб | 8 | |
Максимальный объем оперативной памяти, Гб | 16 | |
Слоты для оперативной памяти | 2 |
Система хранения информации
Тип жесткого диска | SSD | |
Объем SSD | 256 ГБ | |
Тип накопителя | Твердотельный | |
Кардридер | Да (SD, SDHC, SDXC) | |
Оптический привод | Нет |
Порты ввода-вывода
USB | 3 (2xUSB Type-A, USB Type-C) | |
HDMI | Да | |
RJ-45 | Да | |
Другие разъемы | Combo Jack |
Видео и звук
Тип видеоадаптера | Интегрированный | |
Видеоадаптер | Intel Iris Xe Graphics | |
Объем видеопамяти, Мб | Динамическая (берется из оперативной памяти) | |
Аудиосистема | Стереодинамики, встроенный цифровой микрофон | |
Наличие Web-камеры | Да |
Средства связи
Cетевая карта | 1 Gbit/s | |
Wi-Fi | Да | |
Bluetooth | Да |
Батарея
Тип аккумулятора | 3 cell |
Физические данные
Ш х Г х В,мм | 358 х 242 х 20 | |
Вес, кг | 1,74 |
Дополнительные характеристики
Операционная система | Windows 10 Pro | |
Цвет ноутбука | Черный | |
Гарантия | 12 месяцев |
Ноутбук HP 250 G8 2W8Z2EA#ACB с предустановленной операционной системой Microsoft Windows 10 Professional — отличный выбор для решения бизнес задач. Жидко-кристаллическая SVA матрица с диагональю 15,6” и разрешением 1920х1080 (Full HD) имеет антибликовое покрытие, отлично отображает графику и текст. Современный 4 ядерный процессор Intel Core i5 1135G7 с тактовой частотой 2400 Мгц обеспечивает достаточную производительность с невысоким энергопотреблением. В базовой комплектации установлено 8 Гб памяти DDR4 которую, в случае необходимости, можно расширить до 16 Гб. Ноутбук оснащен накопителем SSD 256Gb, который обеспечивает надежное хранение и быстрый доступ к программам, документам и фотографиям. Встроенная интегрированная видеокарта Intel Iris Xe Graphics, позволяет эффективно работать с графикой и видео. Корпус ноутбука имеет черный цвет. Небольшой вес ноутбука 1,74 кг и размер 358 х 242 х 20 мм позволяет работать с ним как дома или в офисе, так и брать его в дорогу. Оборудован всем необходимым: веб-камера, стереодинамики, микрофон, 2xUSB Type-A, USB Type-C, RJ45 (LAN), Output (наушники), Mic in (микрофон), HDMI, Audio combo jack, WiFi, Bluetooth.
Комментарии для сайта Cackle
Комментарии для сайта Cackle
как включить корректирующие переменные
sva: как включить корректирующие переменные
1
Вход в режим редактирования
Мериткселл Олива &утриф; 110
@meritxell-oliva-6129
Последний раз видели 8,1 года назад
Уважаемый список биопроводников и Джефф Лик, Я использую sva для оценки потенциальных суррогатных переменных набор данных выражения, полученный из микрочипа, в качестве предыдущего шага для выполнения дифференциальный анализ экспрессии генов. Цель моей работы — изучить как одна многофакторная переменная (инверсионный генотип, три категории -> STD, HET, INV ) связано с экспрессией гена профиль совокупности человеческих индивидуумов. Однако есть и некоторые другие переменные (например, население, пол) с частичным эффектом, то есть они объясняют изменение экспрессии подмножества генов. я не знаю, как работать с этими переменными. Который из перечисленных вариантов является наиболее подходящим (если есть)? А) «Защитить» их включением их в состав как нулевого, так и полного модель mod0 = model.matrix(~as.factor(Gender)+as.factor(Population), данные = фено) mod = model.matrix(~as.factor(inversion_genotype)+as.factor(Gender)+as .factor(Население), данные=фено) svobj = sva(edata,mod,mod0) Б) Включить их только в полную модель mod0 = model.matrix(~1, данные=фено) mod = model.matrix(~as.factor(inversion_genotype)+as.factor(Gender)+as .factor(Население)+, данные=фено) svobj = sva(edata,mod,mod0) C) Не включайте их вообще (и ожидайте получить какой-то суррогат переменные с сильной корреляцией с этими переменными, в случае, если они действительно влияет на экспрессию генов) mod0 = model.matrix(~1, данные=фено) mod = model.matrix(~as. factor(inversion_genotype), данные=фено) svobj = sva(edata,mod,mod0) Подводя итог: как следует корректировать переменные с глобальным эффектом? обработанный? как должны корректировочные переменные с частичным эффектом (только в подмножество генов ) лечить? Я был бы очень признателен за любой совет. Мери — вывод sessionInfo(): R версия 2.15.2 (2012-10-26) Платформа: x86_64-redhat-linux-gnu (64-разрядная версия) локаль: [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C [3] LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8 [7] LC_PAPER=C LC_NAME=C [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C прилагаемые базовые пакеты: [1] статистика графики grDevices использует базу данных методов — Мериткселл Олива Аспирант IBB (Институт биотехнологии и биомедицины) Группа сравнительной и функциональной геномики Campus Universitari — 08193 Беллатерра Серданьола-дель-Вальес — Барселона [[альтернативная версия HTML удалена]]
инверсия сва инверсия сва • 3,8 тыс. просмотров
• ссылка на сайт обновлен 9.1 года назад пользователем Джефф Лик &утриф; 640 • написано 9,1 года назад пользователем Мериткселл Олива &утриф; 110
Вход в режим редактирования
Джефф Лик &утриф; 640
@jeff-leek-5015
Последнее посещение 19месяцев назад
США
Привет, Meritxell,
Подходящим подходом с sva является (A), поскольку известные переменные
Популяция и генотип будут использоваться в конечной линейной модели, которую вы
намерены установить, чтобы проверить влияние интересующей вас переменной.
Лучший,
Джефф
Пн, 2 сентября 2013 г., 12:43, Meritxell Oliva
• ссылка на сайт 9,1 года назад Джефф Лик &утриф; 640
Войдите в систему, прежде чем добавить свой ответ.
Трафик: 493 пользователя посетили за последний час
Контент Поиск
Пользователи
Теги
Значки
Справка О
Часто задаваемые вопросы
Доступ RSS
API
Статистика
Использование этого сайта означает принятие нашего Пользовательского соглашения и конфиденциальности Политика.
Работает на версия 2.3.6
Анализ суррогатных переменных: скрытые эффекты пакетной обработки
В разделе, посвященном эффекту пакетной обработки, мы показали, что иногда мы можем идентифицировать источник эффектов пакетной обработки, а с помощью статистических моделей мы можем удалить любую специфичную для выборки вариацию, которую мы можем предсказать на основе такие характеристики, как содержание последовательности или длина гена. Здесь мы покажем мощную процедуру, которая не требует точного знания того, как количество будет варьироваться в разных партиях — она использует только биологическое состояние и ищет крупномасштабные вариации, которые ортогональны биологическому состоянию. Этот подход (мы рассмотрим специальный метод, называемый анализом суррогатных переменных, или SVA) требует, чтобы технические изменения были ортогональны биологическим условиям.
Описание метода SVA см. в следующих двух документах:
- Определение гетерогенности в исследованиях экспрессии генов с помощью анализа суррогатных переменных
- svaseq: удаление пакетных эффектов и других нежелательных шумов из данных секвенирования
Другие методы, которые могут идентифицировать скрытые партии, описаны в этих документах:
- Нормализация данных секвенирования РНК с использованием факторного анализа контрольных генов или образцов
- Использование вероятностной оценки остатков экспрессии (PEER) для повышения мощности и интерпретируемости анализа экспрессии генов
Начнем с загрузки таблиц подсчета последовательностей РНК из исходного проекта пересчета:
url <- "http://bowtie-bio. sourceforge.net/recount/countTables/bottomly_count_table.txt" файл <- "bottomly_count_table.txt" if (!file.exists(файл)) download.file(url, файл) URL <- "http://bowtie-bio.sourceforge.net/recount/phenotypeTables/bottomly_phenodata.txt" файл <- "bottomly_phenodata.txt" if (!file.exists(file)) download.file(url, file)
В этом эксперименте участвовали 10 и 11 мышей двух разных линий. Но для нашей демонстрации SVA полезно то, что эксперимент проводился в трех партиях. В следующем коде мы будем делать вид, что мы не знают партии , хотя знаем. Мы будем оценивать техническую изменчивость, используя только информацию о том, какая мышь относится к какой линии.
библиотека(магритр) cts <- read.table("bottomly_count_table.txt", header=TRUE, row.names=1) colddata <- read.table("bottomly_phenodata.txt", header=TRUE, row.names=1) all(colnames(cts) == rownames(coldata))
## [1] TRUE
coldata$strain %<>% (function(x) sub("/",".",x)) coldata$strain %<>% фактор
Мы используем DESeq2 для создания нормализованной матрицы счета, которая является входом для SVA. Обратите внимание, что биологические группы (штамм мыши) присутствовали во всех партиях, поэтому блочная конструкция.
библиотека (DESeq2) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(cts, coldata, ~strain) dds$batch <- фактор(dds$experiment.number) таблица (dds$strain, dds$batch)
## ## 4 6 7 ## C57BL.6J 3 4 3 ## DBA.2J 4 3 4
Оцениваем поправку на размер библиотеки и сохраняем матрицу нормализованных отсчетов:
dds <- оценкаSizeFactors(dds) norm.cts <- counts(dds, normalized=TRUE)
Наконец, мы передаем в SVA нормализованные счетчики и две матрицы моделей. Первая матрица использует биологическое состояние, а вторая модельная матрица является нулевой моделью, здесь просто член пересечения.
библиотека(сва) мм <- model.matrix(~ штамм, colData(dds)) mm0 <- model.matrix(~ 1, colData(dds)) norm.cts <- norm.cts[rowSums(norm.cts) > 0,] fit <- svaseq(norm.cts, mod=mm, mod0=mm0, n.sv=2)
## Количество значимых суррогатных переменных: 2 ## Итерация (из 5): 1 2 3 4 5
Если мы нанесем расчетные суррогатных переменных , мы увидим, что они довольно хорошо разделяют выборки из разных партий. Эту процедуру можно использовать для оценки неизвестных или недокументированных партий, присутствующих в высокопроизводительных наборах данных, хотя мы должны быть осторожны, чтобы не переопределить и не удалить слишком много вариаций данных, некоторые из которых представляют собой естественные биологические вариации образцов.
библиотека (рафалиб) большая парочка() dds$strain.int <- as.integer(dds$strain) + 15 график (fit $ sv [ 1: 2], col = dds $ пакет, pch = dds $ штамм.int, cex = 2, xlab="SV1", ylab="SV2") легенда («верх», уровни (dds $ пакет), pch = 16, col=1:3, cex=.8, ncol=3, title="batch")
sessionInfo()
## Версия R 4.0.3 (2020-10-10) ## Платформа: x86_64-apple-darwin17.0 (64-разрядная версия) ## Запуск под: macOS Catalina 10.15.7 ## ## Матричные продукты: по умолчанию ## BLAS: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/lib/libRblas.dylib ## LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/lib/libRlapack. dylib ## ## локаль: ## [1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8 ## ## прикрепленные базовые пакеты: ## [1] splines stats4 параллельная статистика графика наборы данных grDevices utils методы ## [10] база ## ## другие прикрепленные пакеты: ## [1] sva_3.38.0 BiocParallel_1.24.1 ## [3] генефильтр_1.72.0 mgcv_1.8-33 ## [5] nlme_3.1-151 magrittr_2.0.1 ## [7] cqn_1.36.0 quantreg_5.75 ## [9] SparseM_1.78 preprocessCore_1.52.0 ## [11] nor1mix_1.3-0 mclust_5.4.7 ## [13] rafalib_1.0.0 DESeq2_1.30.0 ## [15] SummarizedExperiment_1.20.0 MatrixGenerics_1.2.0 ## [17] matrixStats_0.57.0 GenomicFeatures_1.42.1 ## [19] AnnotationDbi_1.52.0 Biobase_2.50.0 ## [21] BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38_1.4.3 BSgenome_1.58.0 ## [23] rtracklayer_1.50.0 Биостроки_2.58.0 ## [25] XVector_0.30.0 GenomicRanges_1.42.0 ## [27] GenomeInfoDb_1.26.2 IRanges_2.24.1 ## [29] S4Vectors_0.28.1 BiocGenerics_0.36.0 ## [31] testthat_3.0.1 rmarkdown_2.6 ## [33] devtools_2.3.2 usethis_2.0.0 ## ## загружается через пространство имен (и не прикрепляется): ## [1] colorspace_2. 0-0 многоточие_0.3.1 rprojroot_2.0.2 ## [4] fs_1.5.0 MatrixModels_0.4-1 remotes_2.2.0 ## [7] bit64_4.0.5 fansi_0.4.1 xml2_1.3.2 ## [10] codetools_0.2-18 генплоттер_1.68.0 вязатьr_1.30 ## [13] pkgload_1.1.0 Rsamtools_2.6.0 annotate_1.68.0 ## [16] dbplyr_2.0.0 BiocManager_1.30.10 компилятор_4.0.3 ## [19] httr_1.4.2 assertthat_0.2.1 Matrix_1.3-0 ## [22] limma_3.46.0 cli_2.2.0 htmltools_0.5.0 ## [25] prettyunits_1.1.1 tools_4.0.3 gtable_0.3.0 ## [28] Glue_1.4.2 GenomeInfoDbData_1.2.4 dplyr_1.0.2 ## [31] rappdirs_0.3.1 Rcpp_1.0.5 vctrs_0.3.6 ## [34]покорить_1.0.2 xfun_0.19 stringr_1.4.0 ## [37] ps_1.5.0 lifecycle_0.2.0 XML_3.99-0,5 ## [40] edgeR_3.32.0 zlibbioc_1.36.0 Scales_1.1.1 ## [43] hms_0.5.3 RColorBrewer_1.1-2 yaml_2.2.1 ## [46] curl_4.3 memoise_1.1.0 ggplot2_3.3.3 ## [49] biomaRt_2.46.2 stringi_1.5.3 RSQLite_2.2.1 ## [52] desc_1.2.0 pkgbuild_1.2.0 rlang_0.4.9 ## [55] pkgconfig_2.0.3 bitops_1.0-6 Assessment_0.14 ## [58] решетка_0.20-41 муррр_0.3.4 GenomicAlignments_1.26.0 ## [61] bit_4. 0.4 processx_3.4.5 tidyselect_1.1.0 ## [64] R6_2.5.0 generics_0.1.0 DelayedArray_0.16.0 ## [67] DBI_1.1.0 columns_1.4.7 withr_2.3.0 ## [70] выживания_3.2-7 RCurl_1.98-1.2 таблица_3.0.4 ## [73] crayon_1.3.4 BiocFileCache_1.14.0 progress_1.2.2 ## [76] locfit_1.5-9.4 grid_4.0.3 blob_1.2.1 ## [79] callr_3.5.1 дайджест_0.6.27 xtable_1.8-4 ## [82] openssl_1.4.3 munsell_0.5.0 sessioninfo_1.1.1 ## [85] askpass_1.1
Что именно должно и не должно быть в матрице модели Combat?
Что именно должно и не должно быть в матрице модели Combat?
3
Вход в режим редактирования
16 месяцев назад
н,н &утриф; 330
Я читал об использовании Combat, так как хочу применить его к некоторым данным выражений (не для дифференциального анализа выражений), и я видел некоторую смешанную информацию относительно переменных, которые нужно включить в матрицу модели.
Стандартный вызов Combat в R:
ComBat(dat=edata, batch=batch, mod=modcombat)
Теперь рассмотрим ситуацию, когда у вас есть три переменные: процентное лечение, пол и возраст. Желательно оставить как можно больше вариаций данных из-за этих ковариат. Учтите также, что у вас есть большой список смешанных переменных conf1, conf2 ... confn, влияние которых на данные лучше всего удалить. Насколько я понимаю, modcombat
— это матрица дизайна для линейной модели, которая указывает переменные, объясняющие наблюдаемое выражение, И которые мы хотим «удалить». Так что технически это должно быть построено так:
model.matrix(~ conf1 + conf2 ... + confn)
Теперь коллега также сказал мне, что все наоборот, что переменные, включенные в матрицу дизайна, должны быть переменными, представляющими интерес, чтобы «сохранить»:
model.matrix(~ обработка + пол + возраст )
Затем в учебнике по пакету SVA говорится, что:
Как и в случае с sva, нам нужно создать матрицу модели для корректировочные переменные, включая интересующую переменную
Что противоречит двум другим подходам и не имеет смысла для меня, потому что, если включить в модель все (т. е. model.matrix(~лечение+пол+возраст+конф1+конф2...+конфн)
) то как бы Комбат знал, что нужно убрать, а что оставить. Кто-нибудь знает, что такое правильное использование на самом деле?
РЕДАКТИРОВАТЬ: так что я стал больше копаться и, похоже, возникла эта систематическая проблема, когда люди, как правило, не знают, как на самом деле использовать SVA или ComBat. Возьмем, к примеру, этот пост о биокондукторе, где пользователь задает аналогичный вопрос об SVA. Он даже продолжает анализировать, насколько связаны предполагаемые суррогатные переменные с известным вмешивающимся фактором (партией), когда он запускает SVA с включением и без включения вмешивающегося фактора в качестве «переменной настройки». Он обнаружил, что результаты полностью противоречат тому, что изначально было понятно из руководства по SVA/ComBat. Как это обычно бывает с такими вопросами, внятно никто не ответил.
Я думаю, что часть проблемы заключается в том, что в учебнике нечетко трактуются некоторые понятия, такие как "интересующая переменная" и "переменная настройки". Можно ли дополнительно разделить корректирующие переменные на известные, но «желательные» вмешивающиеся факторы (например, пол и возраст) и известные нежелательные вмешивающиеся факторы (например, партия, индекс целостности РНК и т. д.). Разве «желаемые вмешивающиеся факторы» не будут тем же самым, что и дополнительные интересующие переменные? Может ли быть несколько переменных, представляющих интерес, или это обязательно должна быть одна? По сути, я думаю, что отсутствует четкое определение «интересующей переменной» и «корректирующей переменной», а также примеры, которые выходят за рамки использования 1 интересующей переменной и никаких корректирующих переменных, где не возникают проблемы и сомнения.
партия последствия выражение ген бой • 2,2 тыс. просмотров
• ссылка на сайт обновлен 16 месяцев назад пользователем Папирус &старф; 2,1к • написано 16 месяцев назад пользователем н, н &утриф; 330
Вход в режим редактирования
16 месяцев назад
Папирус &старф; 2. 1k
Я до сих пор не вижу особой путаницы в использовании функции ComBat
.
Виньетка, руководство по функции ComBat
и прокомментированное нами учебное пособие Джеффа Лика согласны с этим использованием (т.е. партия вводится в пакет
, а остальное, включая проценты, при желании, в мод
).
В начале руководства в описании указано:
Пакет sva предполагает, что учитываются два типа переменных: (1) переменные настройки и (2) представляющие интерес переменные. Например, в исследовании экспрессии генов интересующая переменная может быть индикатором рака по сравнению с контролем. Переменными настройки могут быть возраст пациентов, пол пациентов и переменная, такая как дата обработки массивов. Необходимо составить две модельные матрицы: «полная модель» и «нулевая модель». Нулевая модель представляет собой модельную матрицу, которая включает условия для всех корректирующих переменных, но не для представляющих интерес переменных. Полная модель включает термины как для корректирующих переменных, так и для интересующих переменных.
На мой взгляд, это означает, что корректирующие переменные включают в себя все другие переменные, которые нужно корректировать в рамках эксперимента (который может быть даже пакетным). Затем, для конкретного случая, когда внутри этих переменных есть пакетная переменная, пакет предоставляет функцию ComBat
для «удаления» этой корректирующей переменной из данных, оставляя при этом другие переменные (цитата: «корректирующие переменные, включая переменную проценты") защищены.
Я согласен с ОП в том, что начальные определения можно было бы лучше улучшить, подчеркнув, что может быть некоторые корректировочные переменные (например, партия), которые можно удалить из данных, но не другие. Эта (неявная) общая идея исходит (я полагаю) из литературы по данной области, в которой различаются типы корректирующих переменных/вмешивающихся факторов, с которыми затем можно обращаться по-разному. Например, те, которые известны исследователю и не подвержены ошибкам измерения, такие как партия, отличаются от переменных, которые были измерены.
Попробуйте взглянуть на главу 3, раздел 3.4 этой книги, в которой определяются типы вмешивающихся переменных и обсуждается, когда и как использовать ComBat и другие методы, такие как SVA (автор А. Э. Тешендорф, среди прочего, разработавший ISVA) .
• ссылка на сайт 16 месяцев назад от Папирус &старф; 2.1k
Вход в режим редактирования
16 месяцев назад
Папирус &старф; 2.1k
Обычно я не использую ComBat
(я использую limma::removeBatchEffect
), но, глядя на документацию, я бы сказал, что в пакет
вы включаете свою пакетную переменную и в mod
аргумент вы включаете дизайн с любыми другими переменными (НЕ партиями), которые вы хотите «сохранить» при удалении партии.
Это связано с тем, что, когда вы подходите к многомерной модели, оценка партии изменится, если у вас также есть другие ковариаты (поскольку они могут объяснить общую дисперсию). Таким образом, вы могли бы сказать, что партия «подстраивается» под другие ковариаты, и это может быть причиной формулировки в руководстве.
Я не уверен ComBat
позволяет настроить несколько пакетов, поэтому вы либо объединяете их в один, либо используете другой метод.
• ссылка на сайт 16 месяцев назад от Папирус &старф; 2.1k
Вход в режим редактирования
16 месяцев назад
н,н &утриф; 330
Я обнаружил, что в github CombatSeq (версия боя для необработанных подсчетов rna-seq) матрица модели, переданная в бой, специально указана как состоящая из переменных, которые необходимо сохранить:
В ComBat-seq пользователь может указать биологические ковариаты, сигналы которых будут сохранены в скорректированных данных. Если пользователь хотел бы укажите одну биологическую переменную, они могут использовать групповой параметр
Если пользователи хотят указать несколько биологических переменных, они могут передать их как матрицу или фрейм данных в параметр covar_mod
До сих пор неясно, является ли это тем же предполагаемым использованием для устаревшего боя.
• ссылка на сайт 16 месяцев назад от н, н &утриф; 330
Войдите в систему, прежде чем добавить свой ответ.
Трафик: 2029 пользователей посетили за последний час
Контент Поиск
Пользователи
Теги
Значки
Справка О
Часто задаваемые вопросы
Доступ RSS
API
Статистика
Использование этого сайта означает принятие нашего Пользовательского соглашения и конфиденциальности Политика.