Варенье из айвы — ТОП 6. Самые вкусные рецепты с фото на зиму

Здравствуйте, дорогие читатели. Практически любой фрукт в свежем виде считается вкуснее, чем консервированный. Но существуют некоторые виды плодов, которые только при термической обработке раскрывают весь свой вкус. К таким плодам можно отнести айву, варенье из которой считается не только одним из вкуснейших, но еще и невероятно полезным, особенно зимой. Свежая айва обладает манящим запахом, а вот на вкус она достаточно кислая, из-за чего ее редко кушают именно в таком виде. А вот в процессе приготовления, большая часть ее кислоты попросту улетучивается, а ее остатки успешно нейтрализует сахар. Не смотря на довольно длительную термическую обработку айвы, сахар помогает ей сохранить все полезные вещества, которыми она обладает. Поэтому, приготовив такое дивное айвовое варенье, вы получите не только необычный вид сладостей, но еще и укрепите свое здоровье.

Такой вид заготовки не только поможет справиться с сезонной простудой, но еще и нормализует работу пищеварительной системы.

Также, витамины, содержащиеся в айве, способствуют укреплению иммунной системы, на которую мы так надеемся в период массовых простудных заболеваний.

Как варить айвовое варенье — правила приготовления

Для того, чтобы полностью раскрыть вкус этого необычного плода, необходимо правильно его приготовить.

В сыром виде вкус айвы вряд ли кому-то понравится, ведь она не только кислая на вкус, но еще и слишком жесткая.

Только термическая обработка поможет размягчить ее, поэтому есть смысл заготовить на зиму несколько баночек такого вкусного варенья.

Причем, такое варенье не всегда должно состоять только из одной айвы, ведь его можно дополнить и другими фруктами, которые только усилят вкус основного ингредиента.

Так, апельсины, добавленные к айве, помогут создать необычный десерт с яркими цитрусовыми нотками. Ну а если вы хотите добиться нежного вкуса, то айву лучше дополнить кисло-сладкими яблоками.

Но и на этом ограничиваться не стоит. Сделайте варенье пряным, добавив в него палочку корицы или ложку тертого имбиря.

Такая заготовка не только удивит своим приятным вкусом, но еще и окажется настоящим противопростудным средством.

Калорийность такой сладости на 100 г готового продукта составляет 300 ккал.

Если вам удастся ограничиться этим таким количеством варенья, то это никак не скажется на вашей фигуре. Поэтому не стоит думать, что пара ложек варенья наградит вас боками.

Приготовления варенья из такого необычного плода имеет неизменные правила, придерживаясь которых, вы сможете получить продукт нужной консистенции и незабываемого вкуса.

1. Выбор продуктов для варенья. Здесь важно выбрать «правильные» плоды, которые будут полностью созревшими. В случае выбора недоспевших плодов, вы просто испортите продукты, выбросив деньги на ветер. После покупки уже спелой и ароматной айвы, дайте ей немного времени для того, чтобы она стала еще мягче. Выбирать следует именно сладкие сорта, благодаря которым, варенье получится еще вкуснее.

2. Подготовка плодов к процессу приготовления. Перед началом термической обработки необходимо очистить айву от кожуры, которая может оказаться слишком жесткой. Обратите внимание, что косточки айвы являются ядовитыми, поэтому от них нужно обязательно избавиться. Косточки могут использоваться лишь в том случае, если извлечь их содержимое. По сути, мы будем использовать кожуру от косточки, которая поможет заготовке сохранить свои полезные вещества на долгое время.

3. Приготовление сиропа. Айва сама по себе не очень сочная, хотя попадаются сорта, плоды которых имеют достаточно мягкую структуру. Но сироп мы будем готовить исключительно для сухих плодов. Нам понадобится очищенная кожица плодов, которая и послужит основой для сиропа. Заливаем сырье водой и ставим кипятиться на огонь, постепенно дополняя смесь сахаром.

4. Обработка плодов заключается в их предварительном бланшировании, которая поможет им стать немного мягче. Этот процесс будет обязательным в случае сочетания айвы с другими видами фруктов. Кожура также обрабатывается при помощи лимонного сока во избежание ее почернения.

5. Время варки зависит от выбранного рецепта, но в среднем такой вид заготовки варится примерно полтора часа. Не стоит думать, что длительный процесс варки сделает варенье слаще или гуще. Оно лишь на

Айва японская. Как готовить, полезна или вредна для здоровья, как заготовить на зиму

Автор Мариям Жук На чтение 11 мин. Опубликовано 30.11.2020

У кустарника есть другое имя – хеномелес. Чаще его выращивают в декоративном садоводстве, благодаря эффектному цветению в мае. Айва японская украшает ландшафт ярко-алым цветением, которое длится около месяца. После опадания увядших лепестков вскоре завязываются плоды. Выглядят они как небольшие зеленые яблоки. При созревании желтеют, иногда слегка краснеют сбоку. Они съедобны, поэтому хеномелес относят к плодовым культурам.

Все наземные части – побеги, листья, цветки и плоды содержат массу полезных веществ. Благодаря чему народная медицина причислила айву японскую к лекарственным растениям.

Состав

Больше всего ценных элементов питания включают плоды. В них есть:

Присутствуют кислоты органического синтеза:

• Яблочная.
• Винная.
• Лимонная.
• Фумаровая.
• Хлорогеновая.

Также содержатся эфирные масла, которые придают плодам специфический аромат.

Польза

Пищевая ценность:

• Вода – 84 г.
• Волокна пищевые – 3,6 г.
• Белки – 0,6 г.
• Жиры – 0,5 г.
• Углеводы – 6 г.

Калорийность – 48 ккал.

Айва богата большим количеством аскорбиновой кислоты, которая служит профилактическим и лечебным средством от простудных заболеваний.

Интересно знать! 100 г плодов содержит двухдневную норму аскорбиновой кислоты, необходимую человеку. Благодаря большому количеству витамина С хеномелес называют «лимоном северным».

Плоды повышают иммунитет, улучшают, пищеварение, выводят из организма вредные вещества, стимулируют сердечно-сосудистую систему, не позволяют накапливаться холестерину, активизируют работу дыхательных органов. Также действуют на организм расслабляюще, что важно для стрессоустойчивости.

Вредные свойства

• Из-за высокого содержания кислот оказывает агрессивное действие на ЖКТ (желудочно-кишечного тракта).
• Избыток витамина С может вызывать аллергическую реакцию.
• После употребления в пищу айвы, стоит сразу полоскать рот, поскольку кислота разрушает эмаль зубов.

Противопоказания

Не стоит включать в рацион плоды айвы при таких диагнозах:

• Плеврит.
• Язва желудка или двенадцатиперстной кишки.
• Повышенная кислотность.
• Панкреатит.
• Холецистит.
• Хронические запоры.

Также нельзя применять тем, кто склонен к аллергии, хотя бы на одно из веществ в составе хеномелеса.

У некоторых людей замечено негативное влияние на чувствительные голосовые связки. При употреблении плодов наступает временная хрипота. Она вызвана раздражением, которое происходит от ворсинок на кожуре плодов.

Нельзя давать детям яблоки айвы японской, перемолотые с косточками, в которых находится амигдалин. Это отравляющее вещество из группы цианидов.

Использование

Плоды служат сырьем для приготовления лечебных отваров, настоек, спиртовых настоев от таких недугов:

• Диареи – расстройства желудка,
• Низкого иммунитета,
• Кровотечения.

Хорошо помогает как мочегонное или желчегонное вещество. Активно выводит шлаковые остатки из организма, способствует клеточному восстановлению печени. Применяется, когда необходим отхаркивающий эффект.

Кроме медицины, хеномелес популяр в сфере красоты.

Косметология

Средства ухода за кожей, приготовленные из айвы японской, оказывают благоприятное влияние на кожу, волосы, ногти. Косметологи делаю настойки, отвары, кремы с добавлением экстрактов листьев, мякоти плодов. В ход идут даже семечки. Амигдалин, содержащийся в них, не принесет вреда, поскольку используется только для наружных целей.

Препараты, приготовленные с участием хеномелеса:

• эффективно увлажняют кожу,
• устраняют себорею,
• прекращают распространение перхоти,
• оказывают лечебное действие на воспаленные участки кожи,
• дают хорошие результаты при укреплении ломких волос и ногтей.

Кулинария

Это наиболее известная сфера применения. Айву перемалывают с сахаром, используя, вместо лимона, готовят варенье, и другие лакомства, добавляют в кашу и выпечку, делают напитки и лекарство.

О популярных и необычных рецептах расскажем подробней.

Айвовое варенье (интересные рецепты)

Рецепт 1

Потребуется:

• Айвы – 1 кг.
• Сахара – 1 кг 200 г.
• Воды – 300 мл.

Последовательность приготовления:

1. Плоды тщательно вымыть, высушить, разрезать на 4 части и очистить от семечек.
2. Сложить в кастрюлю и залить водой.
3. Варить 10-15 минут после закипания на слабом огне.
4. Добавить сахар. Лучше делать это в 3 приема. Сначала засыпать 1/3 и перемешивать до полного растворения. Оставшийся сахар разделить на 2 части и добавить в варенье за два раза.
5. Когда растворится весь сахар, варить еще 20 минут.
6. Снять с огня и отставить на 6-8 часов.
7. Повторную варку провести совсем недолго, всего 5 минут после закипания.
8. Горячее лакомство сразу расфасовать в заранее приготовленные банки.

Рецепт 2

Для этого блюда воды не нужно, плоды приготовятся в собственном соку.

1 кг айвовых яблочек, очищенных от семечек и смолотых (можно мелко нарезанных), соединить с 1 кг сахара.

Главный секрет в приготовлении:

• Половину айвы засыпать сахаром и хорошо перемешать.
• Смесь оставить на сутки, чтобы плоды пустили сок.
• На следующий день добавить оставшийся сахар, снова перемешать и оставить на 24 часа.
• К варке приступить на третий день. Держать на сильном огне до закипания. Когда появятся пузырьки, уменьшить температуру до минимума и варить 40-45 минут. Время от времени помешивать, не допуская пригорания.
• Готовое варенье разложить в сухие, стерильные банки и плотно укупорить.

Внимание! Из-за высокого содержания кислоты, заготовка в закрытом виде может храниться два года.

 Используется как десерт или начинка для выпечки.

Рецепт 3

Вариант для тех, кто любит кислые блюда. В этом варенье используются такие компоненты:

Достаточно каждую четвертинку разрезать поперек на две части, как на фото.

Как готовить:

1. Подготовленную айву сложить в посуду с антипригарным покрытием.
2. Залить водой и всыпать сахар.
3. Равномерно перемешать.
4. Довести до кипения и варить 10-15 минут.
5. Снять с огня и отставить на 2 часа до полного остывания.
6. Снова прогреть 5-10 минут и остудить.
7. Проварить варенье в третий раз 10-15 минут и в горячем виде поместить в стерильные банки.

Совет! Банки, в которых храниться варенье следует заранее прокипятить и высушить. Раскладывать готовое лакомство можно только в сухие емкости.

В этом блюде жидкости мало, поэтому можно подавать вместо мармелада или украшать торты и пироги.

Цукаты

Эти «вкусности» отличаются от варенья отсутствием воды. Только айва и сахар.

Чтобы добиться полной прозрачности, стоит строго следовать технологии приготовления.

Рецепт предусматривает сахара по весу в два раза больше, чем долек. Если айвы 1 кг, то сахара – 2 кг.

Последовательность варки:

1. Подготовленные дольки засыпать 1 кг сахара. Перемешать и оставить до промокания сахара.
2. Поставить на слабый огонь. Непрерывно помешивая, дождаться полного растворения сахара.
3. Когда смесь закипит, температуру уменьшить и выдержать 5 минут.
4. Снять с плиты, накрыть чистой тканью и оставить на остывание. Например, с вечера до утра.
5. Засыпать еще 1 кг сахара и закипятить.
6. Варить на слабом огне, чтобы дольки превратились в прозрачные цукаты.
7. Пока смесь горячая каждый кусочек нужно вынуть из сиропа и аккуратно разложить на противень с пергаментной бумагой. Это удобно делать кулинарными щипцами или при помощи двух ложек.
8. Цукаты подсушить в духовом шкафу при +60⁰. Можно использовать сушилку для фруктов и овощей.
9. Готовые дольки обсыпать сахарной пудрой.
10. Подавать к чаю.

Оставшийся сироп используют отдельно.

Цукаты хорошо хранятся в воздухопроницаемых емкостях, например в крафт коробках.

Настойки

Любители крепких напитков используют разные рецепты, чтобы разнообразить праздничные угощения. Наибольшее одобрение получили такие варианты.

Рецепт 1

Компоненты

Подготовленные плоды залить спиртом, закрыть плотной крышкой. Поместить в темное место на 2-3 месяца. По истечении времени настойку профильтровать и добавить сироп, сваренный из указанного количества воды и сахара. Расфасовать по стеклянным емкостям и хранить в темном месте.

Рецепт 2

2 кг очищенной и измельченной айвы засыпать сахаром, плотно закрыть и оставить на 5-7 дней для получения сока. Затем добавить 1,5 л водки, снова закупорить и поместить в темное место на 1,5 месяца. Настойку процедить и добавить 0,5 л водки.

Сок

Айва японская содержит мало сока. Нет смысла в заготовке. Чаще всего его используют в косметологии.

Желе

Для этого рецепта семечки вынимать не нужно. В них содержатся пектины, которые придают необходимую вязкость.

Для желе понадобится:

• Пол литра воды.
• 0,4 кг сахара.
• 1 кг айвы японской.

Плоды достаточно разрезать на четверти. Сварить до готовности и откинуть на сито. Жмых, оставшийся после процеживания, для приготовления желе больше не нужен. Используется только отвар. В него добавляется сахар. Сироп отправляется на дальнейшую варку. За кипением нужно тщательно следить. Как только начнется загустение, желе нужно быстро разлить в стерильную посуду.

Конфитюр

Приготовление этого лакомства похоже на желе.

Компот

Для заготовки на зиму.

Зрелые плоды разрезать на 2 части, поместить в чистые банки, залить сахарным сиропом.

Стерилизовать:

• 1 л – 15 мин.
• 2 л – 25 мин.
• 3 л – 35 мин.

Вино

Плоды мыть не нужно. Для вина их следует очистить от семечек и плодоножек, натереть на терке. Вино готовят так:

1. 5 кг подготовленных плодов заливают 250 г воды, в которой растворен сахар – 250 г.
2. Сусло накрыть марлей и поместить в теплое место на трое суток.
3. Каждые 12 часов перемешивать.
4. На третий день профильтровать забродивший сок и тщательно выжать жмых.
5. В полученную жидкость добавить 100 г сахара и 5 г лимонной кислоты.
6. Переместить в емкость для брожения и оставить на 25-50 дней. Срок окончательного приготовления зависит от активности процесса.
7. Готовое вино осторожно слить через трубочку и разлить по бутылкам из темного стекла.

 Каша с айвой

Чтобы внести разнообразие в обычную кашу, в нее можно добавить варенье, желе или конфитюр из плодов хеномелеса. Это особенно актуально, если это блюдо не слишком нравится детям. Совсем другой вкус приобретает рисовая, кукурузная или манная крупа, если после варки к ней присоединить ароматное лакомство.

Рецепты народной медицины

От вирусных и простудных заболеваний

• Айву, очищенную от семечек перемолоть на мясорубке.
• Добавить такое же количество сахара.
• Хранить в холодильнике.

Принимать с чаем по 1 ч. ложке на 200 мл теплой жидкости.

Косметическая маска:

Мякоть айвы натереть на мелкой терке и нанести на чистую, сухую кожу, кроме области вокруг глаз. Держать 5 мин., смыть теплой водой. Рецепт годится для жирного типа кожных покровов лица. Если кожа сухая – в маску нужно добавить немного оливкового масла.

Для очищения ЖКТ

• В термос поместить 1 ст. ложку семян и залить 200 мл кипятка.
• Настаивать 2-3 часа.
• Отвар выпить на протяжении дня по 2-3 ложки за раз.

Принимают как вяжущее средство

Особенности заготовки на зиму

Кроме варенья, компота и настойки, айва японская хорошо поддается сушке. Если все сделать правильно, то сохраняется большая часть полезных веществ.

Как выбрать и подготовить продукт

Плоды должны быть хорошо вызревшими. Степень зрелости определяется по желтоватому оттенку. Поврежденная, червивая и подгнившая айва для заготовки не годится.

Отобранные яблочки нужно тщательно помыть, удалить плодоножки, семечки и перепонки, разрезать на тонкие дольки.

Подготовка тары

Емкости лучше готовить перед сушкой фруктов. Обычно готовые дольки хранят в банках. Тару вымыть с питьевой содой, прокипятить и высушить. Тогда она станет стерильна.

Способы заготовки на зиму

Самый простой вариант – разложить дольки на чистой ткани или бумаге и оставить на столе или подоконнике до полного высыхания.

Айву можно высушить в духовке.

3. Решетку застелить пергаментной бумагой и расположить на ней дольки с один слой.
4. Духовку разогреть до 60⁰ и поместить в нее айву на 15-20 минут.
5. Вынуть и оставить на сутки.
6. На следующий день повторить.

Понадобиться 3-4 сеанса, пока фрукты станут пригодны для сбережения.

Если есть специальная сушилка для фруктов, безусловно, воспользоваться ею лучше всего: тогда фрукты готовы через 3-4 часа.

Условия и сроки хранения

Сушеная айва хорошо хранится на протяжении трех лет в подходящих условиях:

• при влажности – не выше 60%,
• температуре – +10⁰,
• в темноте,
• в воздухопроницаемой таре.

Сваренные заготовки в герметичной упаковке могут сохранять полезные свойства до трех лет при +10⁰ – +15⁰, в сухом месте.

Продукт разрушается при температуре от +20⁰ и на морозе.

Если банка закрыта металлической крышкой – при высокой влажности может начаться коррозия. Варенье из ржавой тары есть нельзя: оно опасно для здоровья.

ᐉ Заготовки из японской айвы на зиму рецепты

15 самых вкусных рецептов приготовления айвы японской на зиму

Хеномелес представляет собой гибридный плод, родительскими культурами которого являются груша с яблоком. Его не едят в свежем виде, поскольку он отличается сухостью и терпкостью. Но если правильно обработать фрукт, из него можно сделать вкусный десерт. Рецепты из айвы японской пользуются популярностью. Они просто готовить, и для этого существует много вариантов.

Особенности приготовления заготовок из японской айвы на зиму

Схожий с яблоком экзотический плод довольно кислый и твердый, поэтому сырым его не употребляют. А приготовленное варенье применяют для выпечки, украшают десерты, добавляют в чай.

В рецептах целые фрукты никогда не применяются. Даже при готовке напитка айву нужно нарезать дольками.

Чтобы приготовить блюда из хеномелеса, необходим сахар. Песок уберет лишнюю кислоту фрукта и сохранит заготовку на продолжительное время. При этом точное следование пропорциям в рецепте не обязательно. Если по вкусу сладкий десерт, то сахара можно всыпать больше.

Закатки из хеномелеса получаются ароматными, поэтому хранение их должно проходить в плотно закрытых емкостях. Лучшее сохранение продукта отмечается после обработки термическим путем, однако часть рецептов включает использование айвы в сыром виде.

Как выбрать и подготовить продукты

Все варианты закаток из хеномелеса имеют особенности:

1. Перед использованием фрукты перебираются. Они моются, очищается от косточек, обрезаются подгнившие части. Косточки не выбрасываются, их можно применить для приготовления лечебной настойки с запахом плода.
2. Помимо внутренней части и косточек айва больше не требует очистки. Кожица с мякотью имеют одинаковую плотность, поэтому оболочка не будет мешать сделать заготовку.

Чтобы приготовить хорошее варенье, берутся только спелые фрукты. У них насыщенный желтый цвет, душистый аромат. Если хеномелес немного не дозрел, то спустя пару суток на подоконнике он дойдет.

Подготовка тары

Стеклянные емкости, использованные ранее, рекомендуется для начала замочить на 2 часа в воде. После, используя резиновую щетку, ершик, вымыть банки в мыльной, содовой воде и ополоснуть 3 раза. Мытье тары проводить за 3 часа до процесса консервации.

Далее провести стерилизацию над паром или в духовом шкафу – как удобно. Время стерилизации – 15 минут.

Самые вкусные рецепты

Способов заготовки этого фрукта очень много. Лучшие представлены ниже.

Варенье из японской айвы

Существует много вариантов рецептов десертов с использованием айвы, что позволяет подобрать лакомство на свой вкус и сделать его в домашней обстановке.

Классическое варенье

В десерт входят.

• айва – 1 кг;
• сахар – 1,2 кг;
• вода – 250 мл.

Поэтапный процесс готовки:

1. Нашинковать плоды и отправить бланшироваться 10 минут.
2. Сделать сироп, в воде растворив 1 кг песка. Залить фруктовые дольки сахарной водой и отставить на 3 часа.
3. Сироп необходимо доводить до закипания 3 раза. Кипятится смесь 10 минут, отставляется на 3 часа.
4. На последнем процессе готовки вводится остаток сахара, масса должна закипеть, а после ее переливают в чистые банки, закрывают пергаментом.

Дольками

Для десерта дольками необходимы айва и песок в отношении 1 к 1.

1. Вымываются фрукты, обсушиваются.
2. С помощью ножа нужно настрогать с хеномелеса мякоть до твердой сердцевины.
3. Заполнить стеклянную тару и засыпать песком.
4. Накрыть емкости, используя кальку, завязать.

С ежевикой

Для десерта необходимы такие продукты:

• айва – 1 кг;
• ежевика – 500 гр.;
• песок – 1,5 кг;
• вода – 400 мл.

1. Хорошо вымываются и просушиваются фрукты.
2. Плоды чистятся от липкого налета, нарезаются мелкими ломтиками.
3. Варится сахарная вода.
4. В кипящую жидкость отправляется айва.
5. Засыпается ежевика сахарным песком и отставляется на 3 часа.
6. В кипящий раствор с фруктами всыпаются ягоды. Варится десерт полчаса.
7. Разливается готовый продукт в емкости, закатывается.

С черной рябиной

Компоненты, требуемые для десерта:

• хеномелес – 400 гр.;
• черная рябина – 1 кг;
• песок – 1,5 кг;
• вода – 200 мл.

1. Подготовить фрукты, удалить липкий налет.
2. Рябина заливается водой, ставится на сильный огонь.
3. После растворения ягод в пюреобразную массу всыпается песок. Готовить 10 минут.
4. Хеномелес нарезается ломтиками и отправляется к рябине. Варить до готовности.
5. Десерт отправить в емкости, закатать.

С лимоном

Чтобы приготовить варенье, потребуется:

• хеномелес – 700 гр.;
• песок – 1 кг;
• лимон – ½ часть.

1. Фрукт нарезается ломтиками.
2. Цитрус обдается горячей водой, нарезается кружками.
3. Теперь нужно приготовить сироп, после его закипания убирается образовавшаяся пена.
4. В загустевший сироп выкладываются фрукты, готовить надо 10 минут.
5. Огонь убавить и готовить еще 40 минут.
6. Горячая смесь разливается по емкостям.

С яблоками

Ингредиенты для десерта:

• хеномелес – 1 кг;
• яблоки – 500 гр.;
• песок – 1 кг.

1. Обработать фрукты, очистить от кожуры.
2. Нашинковать дольками, убрав косточки.
3. Готовые фрукты отправить в посуду и пересыпать песком.
4. Через 8 часов помешать смесь и варить 3 раза около 5 минут. Промежутки между приготовлениями длятся 5 часов.
5. На последнем этапе варки десерт будет иметь красно-золотистый оттенок.
6. Лакомство разливается в тару, закрывается крышками.

С пряностями

Для блюда используется:

• айва, нарезанная кусочками, либо пюре из нее;
• песок – 1 к 1;
• мед – 1 к 2, большая часть – это хеномелес;
• кардамон, мускатный орех, корица.

Айву необходимо засыпать песком и отставить на 2 часа. Она даст сок, и у варенья будет свой сироп. Жидкость в данной ситуации не нужна. Массу из сахара и плодов распределяют в емкости. Тара заполняется на ¾ часть.

В казан на дно кладется полотенце, наливается вода. Отправляются в нее емкости с десертом. Сделав маленький огонь, проводят стерилизацию 15 минут после того, как вода закипит. В горячую тару вливается мед, отправляются специи. Далее тара закатывается и отставляется остывать.

Сырое варенье

Для лакомства берется:

Подготовленные плоды нарезаются слайсами, укладываются слоями в тару, посыпаются песком. Закрывается лакомство крышкой и ставится в холодное место. Можно плод перетереть с сахаром, используя мясорубку, и сделать пюре.

Хеномелес, перетертый с сахаром

Для десерта нужно подготовить:

1. Хорошо вымыть фрукты, удалить липкость, просушить.
2. Натереть плоды, используя крупную терку.
3. Отправить смесь в посуду, пересыпать песком, помешать. Отставить на 7 часов.
4. Перемешать массу, которая пустила сок.
5. Распределить в стерильную тару, закрыть.

Готовим цукаты

Как сделать десерт:

1. Фрукты нарезаются тонкими слайсами и перемешиваются с песком.
2. Смесь выдерживается 2 дня, иногда помешивается, пока песок полностью не растворится.
3. Варят, пока дольки не станут прозрачными.
4. Сироп сливается и процеживается с использованием сита. Стекать сироп будет долго, это займет до 12 часов.
5. Оставшиеся слайсы посыпают сахарной пудрой, исключив слипание, и отправляют сушить в слабо разогретом духовом шкафу.
6. В итоге выходит вкусный десерт.

Рецепт сока

Используя пресс, соковарку или соковыжималку, делают сок из айвы. После в раздавленную смесь добавляется вода – на 1 кг смеси 120 мл жидкости. Эта смесь нагревается до 70 градусов.

После следует провести повторную процедуру отжима напитка. Сок 1-го и 2-го отжимов совмещают воедино и разливают по емкостям. Далее проводится пастеризация при температуре 85 градусов на протяжении 20 минут.

Готовый напиток можно закупоривать.

Конфитюр

Для варки десерта нужно взять:

• хеномелес – 500 гр.;
• жидкость – 0,5 стакана;
• песок – 150 гр.;
• лимонный сок – 0,5 ч. л.

1. Хеномелесу вырезают сердцевину, нарезают мелким кубиком.
2. Варится сахарная вода с добавлением лимонного сока на протяжении 2 минут.
3. В сахарную массу отправляются фрукты и готовятся при среднем огне 15 минут.
4. Используя блендер, полученную массу измельчают.
5. Пюре следует тушить на медленном огне 10 минут.
6. Готовое лакомство распределяется в тару и закупоривается.

Для приготовления десерта необходимо взять:

• айва – 1 кг;
• песок – 800 гр.;
• вода – 250 мл.

Чтобы сделать желе, используется фрукт мягкий, зеленоватого цвета. Также берут отрезанную кожуру, семенники, которые остаются после готовки варенья.

Хеномелес нужно нашинковать тонкими слайсами и влить к ним воду. Жидкость должна чуть покрывать айву. Варить плод до мягкой консистенции.

Полученная смесь процеживается, без нажима на фрукт, чтобы сок имел прозрачный вид. На литр напитка потребуется всыпать 800 гр. песка и готовить, пока не выйдет густая масса.

Чтобы после нарезать желе было удобно, его лучше разливать в невысокую тару.

Пошаговое приготовление вина

Компоненты для блюда:

• айва – 10 кг;
• песок – 2 кг;
• жидкость – 500 мл;
• лимонная кислота – 40 гр.

1. Удалить у хеномелеса сердцевину, косточки. Натереть мякоть на терку либо воспользоваться мясорубкой.
2. Кашица отправляется в посуду, перемешивается с 1 кг песка, который следует растворить в ½ л жидкости. Эту смесь нужно настоять при комнатной температуре 3 суток в темном месте, иногда мешая.
3. После массу необходимо отжать, профильтровать, используя марлю.
4. В напиток всыпать лимонной кислоты и песка. На 1 л жидкости идет 150 гр. песка.
5. Эта смесь сливается в большую бутыль, на нее надевается медицинская перчатка, на одном из пальцев которой делается прокол.
6. В помещении должно быть более 18 градусов.
7. С периодичностью в 5 дней следует добавить 2 раза по 50 гр. сахара.
8. Бродить вино должно 3-8 недель.
9. Когда надутая от газов перчатка опустится, вино готово.
10. Теперь следует с помощью трубочки слить продукт в стеклянную емкость, закрыть и поставить в погреб на пару месяцев для созревания вина.

Компот из японской айвы на зиму

Чтобы сделать компот, нужно много хеномелеса, поскольку фрукт плохо дает вкус и запах. Тару заполняют айвой до половины.

Также нужно взять:

• воду;
• 200-300 гр. песка на 1 л жидкости.

Прежде чем распределить хеномелес по емкостям, его чуть-чуть отваривают. Процесс варки занимает до 2 минут в кипящей воде. Эту манипуляцию также проводят, применив дуршлаг, чтобы избежать проблем с просушкой хеномелеса. Жидкость может использоваться позже, чтобы делать сироп.

Расфасовав кипяченую айву по емкостям, нужно сделать сахарную воду, которая готовится на медленном огне, пока не закипит. Готовая жидкость сразу разливается в тару с плодами. После напиток закрывается и оставляется остужаться.

Условия и сроки хранения

Срок сбережения десертов из хеномелеса будет зависеть от компонентов. Средний срок – до года, максимальный – до 3 лет.

Банки с вареньем необходимо хранить в сухом, прохладном месте, куда не поступает дневной свет. Оптимальный температурный режим: +10-15 градусов.

Варенье из айвы — 7 самых вкусных рецептов на зиму

Осень, это самое время для заготовок айвового варенья, чтобы зимой устраивать семейные посиделки и чаепитие. Существует огромное количество заготовок из этого фрукта: джем, мармелад, конфитюр. Айва ближайший родственник яблок и груш, в средние века плод считали символом любви, брака и плодородия.

Сегодня я хочу поделиться своими любимыми рецептами варенья, они потрясающее, имеет пленительный душистый аромат и чудесный вкус.

Испокон веков фрукты подвергаются термической обработке, так как в сыром виде они твердые имеет кислинку, мы используем ее для чая вместе с лимоном, или вместо него.

Но чаще всего мы готовим варенье, которое очень полезно для желудочно-кишечного тракта, укрепляет печень, желудок, улучшает пищеварение, снижает холестерин в крови, содержит большое количество клетчатки.

Твердые плоды, подвергаясь термической обработке, приобретают мягкость, нежный аромат, янтарный цвет, и сладость. А сочетая их с другими компонентами оно получается душистым и невероятно вкусным.

Варенье из айвы с лимоном: самый вкусный рецепт

Сама по себе айва, на мой взгляд, пресновата, но если ее разнообразить цитрусовыми, то вкус как-то преображается, становится ярче и богаче. Каждый год готовлю разные рецепты, пробую разные варианты, но вкуснее всего с цитрусовыми, а также с бадьяном и корицей. Но все эти специи на любителя.

Например, я пробовала в гостях с бадьяном, очень пряно, мне понравилось, но когда я заметила, что не все гости оценили эту версию по достоинству, сделала вывод: на любителя.

Ингредиенты:

• 1 кг айвы
• 1 кг сахара
• 300-400 мл вода
• 1 лимон

Плоды нужно тщательно вымыть, и обсушить, разрезать на 4 части, и удалить сердцевину и косточки, нарезать на дольки, каждую часть на 4-5 долек.

Дольки складываем в кастрюлю, и пересыпаем сахаром, делаем это слоями, слой плодов, слой сахара, оставим на 2-3 часа, чтобы пустила сок.

Если плоды твердые и недозрелые сока окажется немного, тогда нужно долить воду. На это количество я вливаю 300 грамм воды, обычной чистой воды. Если айва сухая, но можно уменьшить количество воды до 100 мл.

Ставим на огонь, доводим до кипения, и варим 5 минут, огонь делаем медленным, пусть кипит медленно, не бурно. После 5 минут кипения, даем остыть, и вы увидите, как дольки станут твердыми.

Так проделываем 3 раза, ставим на плиту, доводим до кипения, кипятим 5 минут, уменьшаем огонь и варим 5 минут, остужаем. Надеюсь принцип понятен.

Перед тем как последний раз кипятить варенье, нужно доб

Айва открытка | Etsy

Чтобы предоставить вам лучший опыт, мы используем файлы cookie и аналогичные технологии для повышения производительности, аналитики, персонализации, рекламы и поддержки работы нашего сайта. Хотите узнать больше? Прочтите нашу Политику использования файлов cookie. Вы можете изменить свои предпочтения в любое время в настройках конфиденциальности.

Etsy использует файлы cookie и аналогичные технологии, чтобы предоставить вам лучший опыт, включая такие вещи, как:

• основные функции сайта
• обеспечение безопасных транзакций
• безопасный вход в аккаунт
• с запоминанием учетной записи, браузера и региональных настроек
• запоминание настроек конфиденциальности и безопасности
• анализ посещаемости и использования сайта
• персонализированный поиск, контент и рекомендации
• помогает продавцам понять свою аудиторию
• , показ релевантной целевой рекламы на Etsy
и за ее пределами

Подробную информацию можно найти в Политике Etsy в отношении файлов cookie и аналогичных технологий и в нашей Политике конфиденциальности.

Необходимые файлы cookie и технологии

Некоторые из используемых нами технологий необходимы для критически важных функций, таких как безопасность и целостность сайта, аутентификация учетной записи, настройки безопасности и конфиденциальности, данные об использовании и обслуживании внутреннего сайта, а также для правильной работы сайта при просмотре и транзакциях.

Настройка сайта

Файлы cookie и аналогичные технологии используются для улучшения вашего опыта, например:

• запомнить ваш логин, общие и региональные настройки
• персонализировать контент, поиск, рекомендации и предложения

Без этих технологий такие вещи, как персональные рекомендации, настройки вашей учетной записи или локализация, могут работать некорректно.Узнайте больше в нашей Политике в отношении файлов cookie и аналогичных технологий.

Персонализированная реклама

Эти технологии используются для таких вещей, как:

• персонализированная реклама
• , чтобы ограничить количество показов рекламы
• , чтобы понять использование через Google Analytics
• , чтобы понять, как вы попали на Etsy
• , чтобы продавцы понимали свою аудиторию и могли предоставить релевантную рекламу

Мы делаем это с партнерами по социальным сетям, маркетингу и аналитике (у которых может быть собственная собранная информация).Сказать «нет» не остановит вас от просмотра рекламы Etsy, но может сделать ее менее актуальной или более повторяющейся. Узнайте больше в нашей Политике в отношении файлов cookie и аналогичных технологий.

Волшебные, значимые предметы вы больше нигде не найдете.

Айва — Ингредиенты — FineCooking

Что это?

Плод, который выращивают с октября по январь, айва принадлежит к семейству розовых, также как яблоки, груши и персики.Они растут на небольших, похожих на кусты деревьях, которые цветут, а затем дают комковатые, часто пушистые плоды размером с кулак. Родом из Среднего Востока, айва была завезена в Новый Свет европейцами в 17 веке.

Сегодня самыми популярными сортами в США являются Ананас и Чемпион. Выращиваемая в южной Калифорнии, ананасовая айва становится ярко-желтой при созревании и имеет отчетливые ноты своего тезки. Более крупный Champion произрастает преимущественно в более прохладных климатах Северо-Востока и Северо-Запада и приобретает золотой или хаки цвет с более типичным привкусом яблока, груши, специй и цитрусовых.

Пьянящий аромат золотой айвы — пряный и сложный, с нотками яблока, груши и цитрусовых. При приготовлении — а ее твердая и терпкая мякоть должна быть приготовлена ​​- айва становится мягкой и плотной, приобретает сладкий, слегка пикантный вкус и еще более насыщенный аромат.

Айва особенно известна тем, что при приготовлении превращается в драгоценную розу. Концентрация танинов в айве, которая варьируется в зависимости от места выращивания, определяет этот цвет: тепло заставляет танины выделять красный пигмент, называемый антоцианом.Айва, богатая дубильными веществами, становится темно-розовой; те, у которых меньше танинов, могут оставаться кремово-белыми или стать светло-розовыми. Готовка в алюминии, который реагирует на дубильную кислоту, обычно дает более темные результаты.

Напористый вкус и цветочный аромат айвы хорошо сочетаются с различными ингредиентами; сочетайте их с корицей, ванилью, миндалем, сливками, солеными сырами и мясными блюдами, такими как Стилтон, Пармиджано-Реджано и прошутто.

Как выбрать:

Спелая айва должна иметь фруктовый и цветочный запах, быть твердой на ощупь и иметь желтую кожуру.Если ваш плод имеет зеленоватый оттенок, он может быть недозрелым; держите его на прилавке до полностью желтого и очень ароматного.

Как приготовить:

Айва, богатая дубильными веществами, придающими ей вяжущий вид, и пектином, придающим ей твердость, должна быть приготовлена ​​перед употреблением. Методы медленного приготовления, такие как варка и жарка, лучше всего разрушают мякоть фруктов, делая их нежными, менее терпкими и вкусными как в сладких, так и в соленых блюдах.

Приготовьте айву в воде с простыми ароматами, такими как мед и лимон, и используйте их, чтобы добавить легкую сладость к пикантному салату, или попробуйте приготовить из них более смелые ароматы, такие как красное вино, апельсин, звездчатый анис и сахар, чтобы подавать их теплыми со льдом ванили. кремовый цвет.Жарьте их с медом, бальзамическим уксусом и апельсиновым соком и подавайте с жирным мясом, уткой или гусем. Как и яблоки, айву можно запекать (очистить от кожуры и выдолбить, а затем залить сахаром, сливками и маслом) или использовать в тарт-татин и пирожных.
Благодаря высокому содержанию пектина, айва является натуральным ингредиентом джемов, желе и чатни. Культовым блюдом из айвы является испанский мембрильо (мем-бри-йох), густая паста, похожая на джем, вкусная с сыром Манчего или ветчиной Серрано.

Хранение:

Спелую айву можно хранить при комнатной температуре до одной недели или в холодильнике в неплотно закрывающемся пластиковом пакете до двух недель.

Рецепты

• Рецепт приготовления

  В Испании кусочки этой сладкой ароматной пасты, называемой мембрильо, подаются на дольках жирного сыра Манчего в качестве закуски. Попробуйте также с козьим сыром или просто…

• Рецепт приготовления

  Соленая ветчина, маслянистый сыр и жирный миндаль подчеркивают нежную сладость айвы, приготовленной на меду, в этом сладко-соленом салате.Для достижения наилучших результатов используйте миндаль маркина, который жареный…

• Рецепт приготовления

  Если осенью вам случится увидеть бугристую желтую айву в своем супермаркете или на фермерском рынке, хватайте ее; они являются чудесно ароматным дополнением к простому старому яблочному пюре и…

Заполнить пробелы — Многократный тип: закрыть опору

0.01 МБ. Обновлено 14.03.2020. Поддерживает только Anki 2.1.x.

Описание

Скачать

Поскольку надстройки — это программы, загруженные из Интернета, они потенциально вредоносный. Вы должны загружать только те надстройки, которым доверяете.

• 2.1.16-2.1.26 + (обновлено 14.03.2020)

Чтобы загрузить это дополнение, скопируйте и вставьте следующий код в Anki 2.1:

1933645497

Если вы были связаны с этой страницей из Интернета, откройте Anki на ваш компьютер, перейдите в Меню «Инструменты», а затем «Надстройки»> «Обзор и установка», чтобы вставить код.

Все дополнения Anki 2.1.x

Отзывы

Стоит просто сделать ввод без учета регистра!

Я установил аддон и перезапустил ANKI.Затем я создал новую заметку Cloze и добавил к ней два поля Cloze — программа автоматически создала две разные заметки Cloze и добавила их в мою колоду — по одной заметке на каждое поле Cloze. Затем я переключился на редактор шаблонов карточек, и вот как выглядит мой код (это для шаблона Front):

{{cloze: Text}}

{{type: cloze: Text}}

Сама записка выглядит так:

Текст: laufen — {{c1 :: lief}} — {{c2 :: gelaufen}}

Поэтому, если я попытаюсь заменить {{cloze: Text}} на {{type: cloze: Text}}, на самом деле ничего не произойдет — я все равно получаю те же две карточки с одним полем ввода для каждой.Что-то я делаю не так?

РЕДАКТИРОВАТЬ: Спасибо за ответ! Это решило проблему.

Вы также можете попробовать начать с https://github.com/ssricardo/anki-plugins/wiki/Fill-the-blanks—Starter-Deck

Игра меняет правила игры при использовании окончательных испанских спряжений.

Это действительно хорошо для изучения программирования, особенно для усвоения некоторых базовых строительных блоков.

Именно то, что я искал.

У меня вопрос. Есть ли способ увеличить шрифт поля типа cloze?

Привет, вы можете попробовать следующее: https://github.com/ssricardo/anki-plugins/wiki/Fill-the-blank—Styles

Edit: Мне удалось это сделать, но сначала я изменил истинные / ложные значения не в том месте (я сделал это прямо в файле config.py), я изменил их обратно и со второй попытки получил нужное место, Надеюсь, ничего важного не напутал xd
В любом случае спасибо за добавку 🙂

Готовый образец колоды: https://github.com/ssricardo/anki-plugins/wiki/Fill-the-blanks—Starter-Deck
Любая конкретная часть была сложной?

У вас есть какая-то конкретная часть, которая запуталась?

Неплохая оценка, просто работает не так, как хотелось бы. Я отключил немедленную обратную связь в конфигурациях, но тогда я хотел бы, чтобы все ошибки отображались после «показать ответ».В настоящее время все вводимые данные теряются после «показать ответ».

Спасибо большое, он идеален! Очень полезно изучать спряжения глаголов, например, из итальянского. Моя единственная проблема в том, что пробелы воспринимают их как ошибку (красный)

Спасибо большое, я учусь программированию и это именно то, что мне нужно

Это хорошее дополнение для программистов.
Всем, кто интересуется, как настроить стиль полей ввода, есть совет:
Используйте селектор input.ftb

Отлично работает! Идеально подходит для кодовых карт. Спасибо!

Когда я создаю поле {{c1: ….}}, это длинное предложение, и я печатаю правильный ответ, иногда это бывает все еще помечен как неправильный, хотя это правильный ответ. Чтобы исправить это, мне нужно отредактировать карточку и сделать следующее для каждого интервала между словами в предложении:

Привет, мне нравится вино — (редактировать) -> Привет, мне нравится вино -> Привет, мне нравится вино // и это для каждого слова пробел чтобы быть уверенным, что это точно сработает.

Это может быть проблема с анки, но, скорее всего, проблема с вашим плагином. Было бы здорово, если бы вы могли это исправить.

Кроме того, было бы полезно, если бы вы могли добавить возможность использовать плагин с изображениями, если это не слишком много работы.

Спасибо, думаю, я понимаю причину. Я предполагаю, что это из-за пробелов HTML (& nbsp;), которые использует Anki … Я поработаю над этим в следующем выпуске.
По поводу изображений, было бы много работы …

Пока это невозможно.Но это хорошая идея. Я запомню это для будущих версий

Теперь он работает с Anki 2.1.26.
Предыдущие проблемы возникали с Anki, как описано: https://github.com/ssricardo/anki-plugins/wiki/Temp—Anki-problem-with-type.

В этой версии Anki есть встроенный ночной режим, и когда я его использую, фон окна ввода белый, и я не знаю, как форматировать фон, шрифт и т. Д.так что это мой выбор цвета.

Не работает если форматировать закрывать вообще. Это просто не относится к вашему надстройке.

Привет! Вам нужно будет отредактировать один из его файлов. Перейдите в папку надстройки, откройте «controller.py» и найдите «input.st-incomplete». Там можно изменить цвет …

Единственная причина, по которой я поставил ему отметку «палец вниз», — это привлечь ваше внимание к следующему: не могли бы вы добавить поддержку японского языка, чтобы функция обратной связи работала при вводе японского языка? К сожалению, не работает: S

Просто следуйте этому: https://github.com/ssricardo/anki-plugins/issues/64

Эй, спасибо за понимание! Я добавил комментарий об этом с возможным обходным решением здесь: https://github.com/ssricardo/anki-plugins/wiki/Temp—Anki-problem-with-type. Кажется, это проблема в последних версиях Anki, даже до начала обработки надстройки …

为什么 显示 «正面 空白»？

Предполагается, что в этой версии он работает нормально. Возможно, проверьте установку Anki или конфигурацию интернет-прокси … idk

Еще одно предложение. Я часто использую 60 клоков в карточке, мне это нравится. Но я заметил, что, когда мы не знаем ответа на 4 или 5 закрытий, что-то трудно найти ответы, необходимые после его отображения.

Я думаю, что это дополнение станет идеальным, если каким-то образом в карточке ответов появятся неправильные, или, может быть, во время обзора кнопка, при нажатии которой появляется ответ. Когда вы переворачиваете карточку, она фактически показывает все ответы, но когда у вас много закрытий, становится трудно найти тот, который вы пропустили.Не знаю, правильно ли я объяснил. Ответы отображаются после переворота, но вы можете потерять то, что именно пропустили.

Прямо сейчас используйте пространство подсказок, чтобы поставить число, а в конце текста я поставил ответ, так что, если у меня есть какие-то сомнения, я проверяю.

Это просто предложение, и я не знаю, как это сделать и возможно ли это. В любом случае большое спасибо. Хотел бы как-нибудь заплатить вам за невероятную работу. Я живу в Бразилии, и если есть возможность внести свой вклад, просто покажите мне, как это сделать.

Я добавлю это как возможную будущую функцию. Но для этого нужны некоторые, так что, вероятно, это не так скоро

Благодарю. Взгляните на: https://github.com/ssricardo/anki-plugins/issues/59#issuecomment-604155324

Muito bom! Adorei o аддон! Gostaria de saber se tem alguma forma de fazer com que, após mostrar a resposta correta, fossem mostradas as respostas que escrevi na lacuna em branco.Desse modo, o add-on seria otimizado, pois seria possible comparr a resposta que escrevi com a resposta correta. Isso ajudaria a entender melhor os erros cometidos. Muito obrigado!

Молодец!!

Это лучшее дополнение, которое точно меняет правила игры. Было бы здорово, если бы латекс работал.

Ой.Na configuração do seu card, será que voê não tem o campo 2 vezes ?! Pq o add-on em si não causa isso.
Se Precisar, tenta abrir um issue no github (link acima) ou no forum do Anki, e coloca um printscreen, por Favor …

Привет! Удаление закрытия не входит в этот аддон, это стандартный тип от Anki. Вероятно, это переведено на что-то другое, например, «Упущение слова» / «Omission de palabras». Можете ли вы попробовать найти что-то подобное (Оно должно существовать независимо от дополнений).

Привет.Из описания немного сложно понять. Может быть, ваше поле не соответствует имени, которое вы ввели в шаблоне ?!
Единственное, что нужно сделать: добавить аддон (оставить его включенным) и использовать в шаблоне как {{type: cloze: NameOfYourField}}

Невероятно полезное дополнение. Быстрый вопрос: я использую if для изучения языков, а шрифт слишком мал, чтобы правильно видеть некоторые из них (например, иврит).Можно ли добавить возможность изменения размера шрифта в будущем обновлении? Большое спасибо за отличную работу.

Очень полезно, спасибо!

Удовлетворить мою потребность

Некоторые идеи:
Было бы здорово, если бы вы просто могли изменить способ использования надстройки в шаблоне карты (например,g {{typem: cloze}} вместо {{type: cloze}}), поэтому мы можем иметь функцию многократного закрытия исходного типа anki (с разделителем запятых), которую можно использовать с разными полями в качестве перекрывающих и особый тип заметки для простого использования ваше дополнение.

Таким образом, мы можем иметь их обоих в зависимости от наших потребностей, например, для деталей в фрагментах кода мы используем тип примечания, который использует ваше дополнение, и для перекрытия, которое запрашивает некоторые из этих деталей сразу, которые мы могли бы использовать родной тип замкнуть.

Хорошая работа и большое спасибо

спасибо это очень хорошо

Благодаря! Как раз то, что мне было нужно.Мне нравится цветовое кодирование при вводе текста.

И я надеюсь, что улучшение, что я могу сравнить ответ с тем, что я ввел.

Это шаблон рубашки моей карты:

, но я не могу сравнить введенные мной данные с ответом, как и раньше.

Привет. У вас все еще есть проблема? Я бы сейчас над этим поработал, но воспроизвести не могу.
Если да, не могли бы вы добавить дополнительные сведения на https://github.com/ssricardo/anki-plugins/issues/34?

Привет! Отличные идеи! Я подумаю о добавлении их в некоторые из следующих выпусков. (хотя это может занять некоторое время, так как в настоящее время у меня не так много времени для работы над этими аддонами, но я вернусь … просто чтобы быть в курсе :))

Благодаря! Для форматирования я использую свое другое дополнение: «Поддержка Markdown — с пакетным просмотром n» (хотя я все еще хочу его улучшить — существуют ограничения, накладываемые подходом Anki Web).

Привет спасибо! К сожалению, у меня нет решения для приложения, так как оно имеет совершенно отличную архитектуру и не поддерживает надстройки.
Мне также грустно, когда я пытаюсь просмотреть несколько карточек на своем телефоне, и он полностью запутывается: /

Любые подсказки e.г. {{c1 :: Canberra была {{c2 :: found}}}} в 1913 году может быть интегрирована в аддон?

Спасибо!

Привет! Поддерживает ли Anki такие закрывающие подписи (один внутри другого)? Если так, то я этого не знал. Я могу попробовать поработать над этим позже …

Очень-очень полезно.Не могли бы вы добавить дополнительные параметры, такие как полужирный, курсив, высота слова …?

Информация об отладке:
Anki 2.1.15 (442df9d6) Python 3.6.7 Qt 5.12.1 PyQt 5.11.3
Платформа: Mac 10.14.6
Флаги: frz = True ao = True sv = 1
Возможно, задействованные надстройки: Заполните пробелы — Поддержка множественного преобразования типов

Перехваченное исключение:
Файл «aqt / Clayout.py «, строка 541, в accept
Файл» aqt / Clayout.py «, строка 553, в отклонении
Файл» aqt / main.py «, строка 535, в reset
Файл» aqt / main.py «, строка 485 , в moveToState
Файл «aqt / main.py», строка 515, в _reviewState
Файл «aqt / reviewer.py», строка 46, в файле show
«aqt / reviewer.py», строка 96, в файле nextCard
«aqt / reviewer.py», строка 172, в _showQuestion
Файл «aqt / reviewer.py», строка 156, в _mungeQA
Файл «aqt / reviewer.py», строка 304, в файле typeAnsFilter
/ Users / junyounglee / Библиотека / Поддержка приложений / Anki2 / addons21 / 1933645497 / handler.py «, строка 76, в typeAnsQuestionFilter
возвращает re.sub (ref.typeAnsPat, DEFAULT_ANKI_CLOZE% (ref.typeFont, ref.typeSize), buf)
: name ‘DEFAULT_ANKI_CLOZE’ не определено

ПК с Windows, работает хорошо. Подскажите решение этой проблемы?

Привет! Вы можете его обновить? Последняя версия (1.4) как раз решила эту проблему.
Код больше не существует в том виде, в каком он показан в вашем сообщении.

Боже, спаси мне жизнь !!! Велен Данк

Потрясающая работа. Спасибо.

Не могли бы вы подтвердить, что это небольшая проблема в надстройке и ее можно изменить?

Привет Алексей

Я помню, как что-то уже обрабатывал с этим тегом

Я имею в виду, что я ошибся…
В поле ввода, надеюсь, шрифт может быть больше.

Что касается этой ошибки, обновите ее до версии 1.4.
По поводу размера не думаю, что это было бы хорошо. Подумайте о тексте с несколькими полями, если бы они были большими, это испортило бы формат текста.

довольно хорошо

ЛЮБИТЬ ЭТО! Это именно то, что я искал с Anki!

Однако у меня был бы один запрос функции: можно ли добавить параметр для включения / отключения чувствительности к регистру? Я использую его не для кодирования, а для исполнителей / названий песен с аудиофайлами, поэтому в моих карточках я не особо забочусь о заглавных буквах.

Готово! Версия 1.3 (07.01.2019)

Только один запрос. Не могли бы вы улучшить надстройку, чтобы курсор фокусировался на первом поле для ответа?

Спасибо за ответ.Но фокус (на первом поле) должен был работать так уже в последней версии.
Следите за этой проблемой и добавьте информацию здесь: https://github.com/ssricardo/anki-plugins/issues/19

Да, такое бывает и при просмотре карточек, аддон активирован. Он отображает только текстовое поле ввода, а не остальную часть карточки. Было бы признательно, если бы вы могли поделиться колодой.

Хотите колоду, в которой он используется ?!
Такое поведение должно происходить (на рецензенте) только в том случае, если надстройка не установлена ​​и не включена.Однако в «Редакторе типов карточек» это все еще отображается так.
Пробовали при просмотре карт?

Edit1 *: Используя это дополнение в течение нескольких дней, я думаю, что обратная связь с ответом при наборе текста должна была быть дополнительной функцией (если она не отсутствовала вообще). Я говорю это, потому что у меня был неправильный ответ, и я уже знал, что ошибался, просто набирая, т.е.е., не видя оборотной стороны / ответа моей карты, поэтому это повлияло на мой ответ / производительность. Было бы здорово, если бы мы могли также настроить цвет фона для закрывающего / пустого поля.

Зарегистрируйтесь здесь: https://github.com/ssricardo/anki-plugins/issues/15
Готово!

Отличное дополнение! Полезно для обучения программированию

Айва, айва — посадка, уход, обрезка

Айва — очень красивое фруктовое дерево, которое приносит прекрасные плоды, называемые айвой.

Основные факты об айве, короткий список

Название — Cydonia ablongua
Семейство — Rosaceae
Тип — плодовое дерево

Высота — 5 м (16 футов)
Выдержка — полное солнце
Почва — довольно богатая, хорошо дренированная

Листва — лиственные
Цветение — Весна
Урожай — С сентября по ноябрь

Уход, обрезка и посадка должны осуществляться в соответствии с передовой практикой, чтобы способствовать формированию плодов.

Посадка айвы

Как и большинство деревьев, айву лучше всего сажать осенью , чтобы ускорить развитие корневой системы перед зимой и гарантировать более сильный рост весной.

Вы также можете сажать айву весной, если вы можете часто поливать ее в течение первого лета после посадки.

• Айва любит солнце и полутень.
• Хорошо работает на всех типах почв, за исключением, возможно, чрезмерно меловой почвы.
• Он хорошо противостоит холоду и почти все, что может бросить в него любой климат.
• Следуйте нашим указаниям по посадке.

Айва обрезка

Обрезать айву необязательно, поскольку она не влияет на плодоношение.

Но можно уменьшить размер ветвей этого дерева, так как они могут вырасти несколько большими.

• Обрезку лучше всего проводить зимой, после уборки айвы, или в самом начале весны, до возобновления весеннего роста.
• Откройте центр дерева, чтобы летом сквозь него проникало максимальное количество света.
• Затем следует удаление мертвых и больных ветвей или регулярно, когда вы их замечаете.

Узнать больше о айве

Этим маленьким фруктовым деревцем часто пренебрегали, так как в то время более привлекательными были яблони, груши и вишни.

Но его небольшой размер, красота его листьев и его плодоношения, а также отличительные кулинарные качества его плодов не без оснований снова привлекли к нему внимание!

Это также идеальное фруктовое дерево для загородных садов.

Простая в выращивании и практически не требующая ухода, айва постепенно набирает все больше поклонников!

Он поместится даже в небольшом городском саду или в углу загородного дома, в любом месте с не слишком суровым климатом.

Болезни айвы обыкновенной

Умный совет по айве

Собирая урожай, собирайте только те плоды, которые очень спелые на дереве, потому что после отделения от ветки оно перестает созревать.

Плоды довольно хрупкие, и с ними нужно обращаться осторожно.

Кредиты на изображения, опубликованные на сайте Nature & Garden (все отредактированы Гаспаром Лортиоисом):
Фрукты на дереве айвы, написанные Гансом Браксмайером по лицензии Pixabay
Фрукты, созревшие из небольшого урожая Ральфа под лицензией Pixabay

— платформа для расширенного анализа и визуализации данных omics [PeerJ]

Введение

Высокопроизводительное секвенирование ДНК окружающей среды стало одним из наиболее эффективных способов изучения естественных микробных сообществ.Избегая необходимости культивирования, метагеномика дробовика — прямое выделение и секвенирование фрагментов ДНК из образца — обеспечивает доступ к огромному пулу микробного разнообразия, выявленного в исследованиях маркерных генов (Handelsman et al., 1998; Sogin et al., 2006). Ранние исследования с использованием методов капиллярного секвенирования (Venter et al., 2004), а в последнее время и массово-параллельных методов (Angly et al., 2006; Edwards et al., 2006), привели к описанию микробно-опосредованной активности и их функциональной активности. взаимодействия, которые предоставили новое понимание медицины (Turnbaugh et al., 2006), биотехнологии (Lorenz & Eck, 2005) и эволюции (Woyke et al., 2006).

Современные технологии высокопроизводительного секвенирования генерируют поразительное количество данных о последовательностях, хотя длина высокоточных считываний последовательностей ДНК на порядки меньше размеров бактериального генома. Множественные онлайн-ресурсы могут аннотировать метагеномные короткие чтения (Meyer et al., 2008; Zakrzewski et al., 2013), однако их относительно небольшой объем информации по сравнению с длиной кодирующих областей ограничивает точные функциональные выводы (Wommack, Bhavsar & Ravel, 2008 ; Карр и Боренштейн, 2014).Несмотря на эти ограничения, исследователи успешно использовали метагеномные короткие чтения для изучения и сравнения функционального потенциала различных сред (Tringe et al., 2005; Dinsdale et al., 2008; Delmont, Simonet & Vogel, 2012).

Сборка коротких считываний в смежные сегменты ДНК (контиги) приводит к улучшенным аннотациям из-за большего информационного содержания более длинных последовательностей, включая геномный контекст множества кодирующих областей. На производительность сборки влияют несколько факторов (Pop, 2009; Luo et al., 2012; Mende et al., 2012), а применимость подходов на основе сборки варьируется в зависимости от среды (Sharon et al., 2013; Iverson et al., 2012). Тем не менее, увеличение длины чтения (Sharon et al., 2015), новые экспериментальные подходы (Delmont et al., 2015), достижения в области вычислительных инструментов (Brown et al., 2012) и усовершенствования алгоритмов сборки и конвейеров (Boisvert et al. ., 2012; Peng et al., 2012; Zerbino & Birney, 2008; Treangen et al., 2013) продолжают делать основанные на сборке метагеномные рабочие процессы более управляемыми.Дополнительные успехи связаны с методами геномного биннинга, которые используют контекстную информацию для организации несвязанных контигов в биологически релевантные единицы, то есть черновые геномы, плазмиды и фаги (Venter et al., 2004; Tyson et al., 2004). Черновые геномы часто дают более глубокое понимание образа жизни бактерий, который в противном случае остался бы неизвестным (Stein et al., 1996; Alonso-Sáez et al., 2012; Kantor et al., 2015), и дают возможность идентифицировать однонуклеотидные полиморфизмы, которые дифференцируют члены или штаммы микробной популяции (Tyson et al., 2004). Процессы биннинга генома обычно используют преимущества композиции последовательности и покрытия контигов в нескольких образцах. Несмотря на связанные с этим проблемы (Wooley, Godzik & Friedberg, 2010; Luo et al., 2012), исследователи успешно использовали эти методы сборки и биннинга для идентификации почти полных черновиков новых геномов из наборов метагеномных данных, созданных из различных сред (Venter et al., 2004; Tyson et al., 2004; Hess et al., 2011; Raveh-Sadka et al., 2015). Этот рабочий процесс стал более практичным благодаря недавно введенному руководству человеком (Albertsen et al., 2013; Sharon et al., 2013) и автоматизированные (Alneberg et al., 2014; Wu et al., 2014; Kang et al., 2015) подходы и программные конвейеры, которые позволяют идентифицировать бункеры генома.

Помимо этих достижений, всесторонний анализ собранных метагеномных данных требует способности манипулировать и анализировать сложные наборы данных в рамках визуализации, которая немедленно сообщает о конечном результате этих операций. Доступные инструменты для визуализации метагеномных контигов обычно используют самоорганизующиеся карты (Sharon et al., 2013) или графиков анализа главных компонент (Alneberg et al., 2014; Cantor et al., 2015; Laczny et al., 2015). Хотя эти стратегии визуализации могут описывать организацию контигов, они не представляют распределение контигов по выборкам вместе с вспомогательными данными, такими как GC-контент, предполагаемая таксономия или другая автоматически генерируемая или определяемая пользователем информация для каждого контига на одном дисплее. Инструменты интерактивной визуализации, которые сообщают о влиянии контекстной информации на биннинг контигов под руководством человека и которые предоставляют возможность изменять членство контигов в бункерах генома, улучшили бы качество черновиков геномов.Платформа, объединяющая расширенную инфраструктуру визуализации и анализа с открытым дизайном, позволяющая добавлять новые алгоритмы, могла бы служить испытательной площадкой для обмена новыми аналитическими парадигмами и способствовать распространению передовых практик в области метагеномики.

Здесь мы представляем anvi’o , усовершенствованную anvi’o alysis и vi sualization platform для o данных микрофонов, а также описываем его метагеномный рабочий процесс на основе сборки, который включает управляемое человеком и автоматизированное метагеномное объединение, интерактивное исследование данных, обработка, визуализация и отчетность.Чтобы продемонстрировать anvi’o, мы повторно проанализировали (1) набор метагеномных данных относительно невысокой сложности из микробиома кишечника младенца, взятого ежедневно (Sharon et al., 2013), и (2) набор наборов данных, которые представляют собой объединенные усилия нескольких исследователи (Rodriguez-R et al., 2015; Overholt et al., 2013; Mason et al., 2012; Mason et al., 2014; Yergeau et al., 2015), которые изучали реакцию микробов на глубоководный горизонт 2010 г. ( DWH) разлив нефти (Atlas & Hazen, 2011).

Материалы и методы

Anvi’o — это платформа для анализа и визуализации данных omics.Он предоставляет интерактивный и расширяемый интерфейс визуализации, который объединяет несколько измерений информации на одном интуитивно понятном дисплее. Платформа написана преимущественно на Python, JavaScript и C и полагается на масштабируемую векторную графику (SVG) для большинства задач визуализации. Ядро визуализации, реализованное с нуля на JavaScript, использует низкоуровневые функции управления объектами SVG с минимальными накладными расходами для оптимизации производительности. Anvi’o отображает древовидные структуры со слоями данных или метаданных, которые описывают свойства каждого листа дерева.Платформа хранит вычисленные данные в автономных файлах базы данных, которые можно запросить с помощью языка структурированных запросов (SQL) через SQLite, механизм транзакционной базы данных SQL с открытым исходным кодом, не требующий какого-либо сервера базы данных или конфигурации. Пользователь взаимодействует с anvi’o через клиенты командной строки или графический веб-браузер. Платформа создает статические веб-страницы HTML для обобщения результатов анализа. Использование автономных файлов базы данных и статического вывода в формате HTML упрощает передачу промежуточных или конечных этапов анализа между компьютерами.В этом исследовании мы уделяем особое внимание метагеномному рабочему процессу anvi’o, но платформа также может удовлетворять требованиям анализа и визуализации других типов данных omics. Anvi’o — это проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом. Исходный код находится под лицензией GNU General Public License и общедоступен по адресу http://merenlab.org/projects/anvio.

Рабочий процесс метагеномики Anvi’o

Подготовка метагеномного набора данных для анализа с помощью anvi’o требует совместной сборки коротких считываний из всех или подмножества образцов для создания контигов сообщества с последующим отображением коротких считываний из отдельных образцов обратно в эти контиги.Файл FASTA с контигами сообщества и файлы BAM, сообщающие о результатах сопоставления для каждой выборки, служат исходными данными для anvi’o. Формат файла BAM — это двоичное представление формата Sequence Alignment / Map (SAM) (Li et al., 2009), который является стандартным выводом для наиболее широко используемого картографического программного обеспечения, включая BWA (Li & Durbin, 2009), Bowtie2 (Langmead & Salzberg, 2012) и CLC Genomics Workbench (http://www.clcbio.com). После создания файлов BAM типичный анализ нескольких метагеномных образцов с anvi’o включает следующие шаги (рис.1): (1) создание базы данных контигов, (2) профилирование каждой выборки по отдельности и объединение результирующих отдельных профилей, (3) интерактивная визуализация результатов, выполнение биннинга под управлением человека или уточнение автоматически идентифицированных бинов и (4) обобщение результатов .

Рисунок 1: Обзор анви’о метагеномного рабочего процесса.

База данных контигов

Anvi’o использует эту важную базу данных для хранения информации о контигах (или каркасе), которая не меняется от образца к образцу (например, частоты k-мер, функциональная аннотация открытых рамок считывания (ORF) или GC-контент). Чтобы гарантировать, что более длинным контигам придается больший статистический вес во время автоматического биннинга и больше видимости на интерактивных дисплеях, anvi’o разбивает большие контиги на несколько разделов , которые остаются мягко связанными на протяжении всего рабочего процесса и в результате восстанавливаются в правильном порядке. резюме.При создании базы данных контигов пользователь может изменить размер разделения по умолчанию, равный 20 000 баз. Меньшие размеры разбиения увеличивают разрешение информации, хранящейся в базах данных и отображаемой в интерактивном интерфейсе на более поздних этапах анализа, за счет увеличения вычислительной сложности и снижения производительности для приложений, которым требуется надежная статистика частоты k-мер на разбиение. Когда пользователь создает базу данных контигов из заданного файла FASTA, anvi’o определяет разделения и вычисляет таблицы частот k-mer для каждого контига и разделения отдельно.При желании, anvi’o может идентифицировать ORF, обрабатывать функциональные и таксономические аннотации для ORF и контиги поиска для профилей скрытой марковской модели (HMM), которые будут сохранены в базе данных контигов для дальнейшего использования. В настоящее время anvi’o устанавливает четыре ранее опубликованных профиля HMM для бактериальных коллекций однокопийных генов (Alneberg et al., 2014; Campbell et al., 2013; Dupont et al., 2012; Creevey et al., 2011). Наличие или отсутствие этих генов в контигах обеспечивает показатель для оценки уровня полноты бункеров генома во время интерактивного биннинга под руководством человека (см. «Биннинг»).Система также генерирует статистику завершения и избыточности (множественное вхождение одного или нескольких генов-единственных копий в корзину) в режиме реального времени, чтобы информировать биннинг под руководством человека. Помимо генов с одной копией, пользователи могут заполнить базу данных контигов тщательно подобранными профилями HMM, чтобы определить наличие интересующих семейств белков. База данных contigs также хранит предполагаемые функции и вероятное таксономическое происхождение всех признанных ORF. Пользователи могут предоставить эти данные в виде стандартного файла матрицы или использовать один из уже существующих синтаксических анализаторов.Первоначальная версия поддерживает файлы аннотаций, созданные сервером аннотаций RAST (Азиз и др., 2008), но конструкция позволяет включать аннотации из других источников.

База данных профилей

В отличие от базы данных контигов, база данных профиля anvi’o хранит информацию о контигах, относящуюся к выборке. Профилирование файла BAM с помощью anvi’o создает единый профиль , который сообщает свойства (то есть среднее покрытие) для каждого контига в единственной выборке.Каждая база данных профилей связана с базой данных контигов, и anvi’o может объединить отдельные профили, которые связаны с одной и той же базой данных контигов, в объединенных профилей . Структура одиночных и объединенных профилей немного отличается: при объединении нескольких отдельных профилей каждое свойство, указанное для каждого контига в отдельных профилях, становится отдельной таблицей в базе данных объединенных профилей. Например, «столбец среднего охвата» из таблицы данных с одним профилем для образца A и образца B при объединении станет «таблицей среднего покрытия» с образцом A и образцом B в качестве столбцов.Anvi’o идентифицирует эти объединенные таблицы как представлений , и пользователь может переключаться между представлениями в интерактивном интерфейсе. Эта модульность способствует быстрой реализации новых стратегий объединения и оценке результатов, не требуя изменений в коде. Базы данных профилей также хранят другую важную информацию, такую ​​как частоты нуклеотидов в переменных положениях (см. «Вычисление изменчивости») и коллекции контигов (см. «Группирование»).

De novo характеристика нуклеотидной изменчивости в образцах

Согласование коротких чтений с конкретным контигом может привести к одному или нескольким несоответствиям.Источник несоответствия может быть искусственным, например, стохастическое секвенирование или ошибка ПЦР, однако некоторые несоответствия могут представлять собой экологически информативные вариации. На этапе профилирования anvi’o отслеживает нуклеотидные вариации (базовые частоты) среди считываний из каждого образца, который соответствует одному и тому же контигу сообщества, и сохраняет эту информацию в базе данных профиля для каждого образца. Чтобы уменьшить влияние ошибок секвенирования и картирования в сообщаемых частотах, anvi’o полагается на следующую консервативную эвристику, чтобы определить, следует ли сообщать об изменении в позиции нуклеотида: n2 / n1> 1bx1b − m + c, где n ₁ и n ₂ представляют частоту наиболее частого и второго по частоте оснований в данном положении нуклеотида, x представляет собой покрытие, и b , m и c представляют собой эмпирически скорректированные параметры модели, равные 3, 1.45 и 0,05 соответственно. Этот подход устанавливает динамический базовый уровень для минимального количества вариаций, присутствующих в данном положении нуклеотида, в зависимости от глубины покрытия, для этого положения нуклеотида, о котором необходимо сообщить. Согласно этой консервативной эвристике, минимальное отношение для n ₂ к n ₁ будет 0,29 для 20-кратного покрытия ( x ), 0,13 для 50-кратного покрытия, 0,08 для 100-кратного покрытия и ∼ 0,05 для очень больших значений охвата, так как минимально необходимое соотношение n ₂ к n ₁ приближается к c .Эта стратегия, эффективная в отношении вычислений и хранения, сообщает короткий список специфичных для образца положений переменных нуклеотидов, которые вряд ли возникнут из-за ошибок ПЦР или секвенирования. Пользователь имеет возможность указать профилировщику сохранять все наблюдаемые частоты для более статистически подходящего, но требующего больших вычислительных ресурсов последующего анализа.

Изменчивость профилирования

Чтобы интерпретировать экологическую значимость позиций переменных в разных образцах, anvi’o устанавливает вспомогательную программу anvi-gen-variability-profile (AGVP).Пользователь может указать фильтры, которые используют информацию из экспериментального плана, чтобы дать команду AGVP создать более точный профиль изменчивости. Текущая версия AGVP обрабатывает переменные позиции в бункере генома (см. «Объединение генома») на основе нескольких определяемых пользователем дополнительных фильтров, включая количество переменных позиций для выборки из каждого разбиения, минимальное соотношение конкурирующих нуклеотидов в заявленном переменное положение, минимальное количество образцов, в которых положение нуклеотида указано как переменное положение, минимальный охват данного переменного положения нуклеотида во всех образцах и минимальная рассеивающая способность переменного положения нуклеотида в образцах.Образцы в объединенном профиле могут быть организованы в одну или несколько групп ( g ) на основе нуклеотидной идентичности конкурирующих оснований ( b ) в заданном вариабельном положении, p . Тогда мощность рассеяния представляет собой количество образцов во второй по величине группе. Например, на одном конце b идентичен во всех выборках в позиции p , поэтому g равно 1, а рассеивающая способность p равна 0. На другом конце p содержит другой b. в каждом образце, таким образом, g равно количеству образцов, а рассеивающая способность p равна 1.Значение г между этими двумя крайними значениями дает рассеивающую способность> 1. Поскольку группы ( g ) определяются не только наличием, но и идентичностью конкурирующих нуклеотидов в заданном положении в образцах, пользователь может использовать силу рассеяния, чтобы запросить только те изменяющиеся положения нуклеотидов, которые повторяются, и отбросить те, которые показывают стохастическое поведение, которое с большей вероятностью является результатом ошибок секвенирования, ПЦР или несогласованности карт.

Объединение генома

Метагеномный рабочий процесс Anvi’o предлагает два режима объединения контигов в черновые геномы: автоматическое объединение и объединение под руководством человека.Результат процесса биннинга соответствует коллекции в базе данных профиля. Каждая коллекция состоит из одной или нескольких ячеек, каждая из которых содержит одно или несколько разделений. Когда anvi’o объединяет несколько профилей, он передает значения покрытия каждого разбиения по образцам в CONCOCT (Alneberg et al., 2014) для автоматической идентификации бункеров генома. CONCOCT использует модели смеси Гаусса для прогнозирования принадлежности каждого контига к кластерам, автоматически определяя оптимальное количество кластеров в данных с помощью вариационного байесовского подхода (Alneberg et al., 2014). База данных объединенного профиля хранит результат автоматического объединения в коллекцию. Anvi’o предоставляет пользователю простой интерактивный интерфейс для визуализации результатов автоматического разбиения и уточнения плохо разрешенных интервалов. CONCOCT автоматически устанавливается вместе с anvi’o, но пользователь может импортировать результаты кластеризации из других методов автоматического объединения в отдельные коллекции в базе данных профилей. Во время этапа слияния anvi’o может генерировать иерархическую кластеризацию контигов, используя несколько конфигураций кластеризации .Текстовый файл конфигурации кластеризации описывает один или несколько источников данных для алгоритма иерархической кластеризации. Конфигурация кластеризации может запрашивать извлечение данных для каждого контига из базы данных профиля (например, одного атрибута или представления), из базы данных контигов или из внешнего источника данных, выбранного пользователем. Конфигурация кластеризации также может указывать нормализацию для каждого источника данных, которую можно использовать при смешивании нескольких источников информации перед анализом кластеризации.Текущая версия anvi’o использует три конфигурации кластеризации по умолчанию для объединенных профилей: «tnf», «tnf-cov» и «cov». Конфигурация «tnf» использует частоты k-мер для представления последовательности контигов для кластеризации. По умолчанию «k» равно 4, но пользователь может установить другие значения для «k» в новых базах данных контигов. Конфигурация «tnf-cov» смешивает частоты k-мер из базы данных контигов с нормализованными по журналу векторами покрытия из объединенной базы данных профилей. Эта конфигурация учитывает как состав последовательности, так и охват по выборкам аналогично CONCOCT.Конфигурация «cov» использует только информацию о покрытии из базы данных профилей и игнорирует состав последовательностей. Каждая конфигурация кластеризации хранит древовидное описание контигов в формате Newick в базе данных профилей, которая впоследствии становится центральной организационной структурой интерактивного интерфейса. Различные конфигурации кластеризации могут создавать альтернативные организации контигов, и пользователь может переключаться между визуализацией этих организаций, работая с интерактивным интерфейсом для исследования различных аспектов данных.Модульная конструкция инфраструктуры кластеризации позволяет пользователю добавлять новые конфигурации кластеризации без изменения базы кода и улучшает управляемый человеком процесс биннинга. Anvi’o может создать полную и исчерпывающую сводку коллекции после завершения процесса объединения. Итоговый вывод представляет собой удобный статический веб-сайт в формате HTML, который можно просматривать на любом компьютере с любой установкой или доступом к сети или без нее.

Интерактивный интерфейс

Интерфейс имеет возможность отображать большие древовидные структуры и накладывать числовые и категориальные данные по дереву.Такой подход позволяет anvi’o отображать разделения с определенной организацией, продиктованной древовидной структурой, и связывать каждый лист с отдельным элементом в каждом слое, отображаемом по всему дереву. Эти элементы могут отображать числовую или категориальную информацию (например, GC-контент или таксономию). Интерфейс может управлять биннингом и уточнением бинов под руководством человека. Пользователь может создать новую коллекцию для организации контигов в бункеры с помощью щелчков мыши или загрузить и изменить коллекции, ранее сохраненные в базе данных профиля.Функция расширенного поиска интерфейса может определять контиги, которые соответствуют определенным критериям, и выделять их местоположение на дереве, объединять их в группы или управлять их удалением из существующих разделов. Меню, вызываемое правой кнопкой мыши, обеспечивает быстрый доступ к инструментам NCBI для запроса общедоступных баз данных и дает доступ к странице подробной проверки для данного контига. На странице детальной проверки отображаются значения покрытия и частоты вариабельных оснований для каждой позиции нуклеотида в каждом образце для данного контига, а также перекрываются ORF и совпадения HMM на контиге.Интерактивный интерфейс использует объекты SVG для визуализации, а отображаемые деревья можно экспортировать в виде высококачественных фигур, готовых к публикации.

Ограничения

Некоторые этапы метагеномного рабочего процесса anvi’o (такие как профилирование и слияние) требуют интенсивных вычислений, в то время как другие (например, визуализация и биннинг генома под руководством человека) более эффективно выполняются на персональных компьютерах из-за их интерактивного характера. Anvi’o оптимально работает на серверных системах для неинтерактивных и распараллеливаемых шагов и на персональных компьютерах для задач визуализации.Однако конструкция anvi’o не накладывает никаких ограничений на различные конфигурации: весь рабочий процесс может выполняться на сервере как независимая веб-служба или на персональном компьютере с доступом к сети или без него. Интерактивный интерфейс может отображать очень большое количество объектов SVG, и его производительность зависит от конфигурации пользователя, поскольку все интерактивные вычисления выполняются в веб-браузере пользователя. Для анализа в этом исследовании мы использовали узлы кластера с объемом памяти от 48 до 512 ГБ и 2.Процессоры от 4 до 2,7 ГГц для выполнения всех ресурсоемких задач anvi’o (т. Е. Профилирование и объединение образцов), а также портативный компьютер высокого класса с памятью 16 ГБ и ЦП 2,7 ГГц для всех других задач anvi’o (например, визуализация и сводка результатов). Мы успешно использовали интерактивный интерфейс для визуализации до 500 000 объектов и деревьев SVG, содержащих до 25 000 листьев, на нашем портативном компьютере высокого класса, однако большие задачи визуализации снижают скорость отклика интерфейса. Одно из самых больших ограничений anvi’o — это количество разделений, которые можно кластеризовать для группирования под управлением человека.Группирование под управлением человека может оказаться невозможным для наборов данных, содержащих более 25000 разделений, поскольку алгоритмы иерархической кластеризации плохо масштабируются при временной сложности O ( n ² ) или более. Чтобы обойти это ограничение, пользователь может смешивать автоматизированный подход с управляемым человеком, начав с автоматической кластеризации и уточнив грубые бины генома с помощью программы «anvi-Уточнить». В этом рабочем процессе пользователь уточняет автоматически идентифицированные бины с высокими оценками избыточности в высококачественные черновые геномы.URL-адрес http://merenlab.org/projects/anvio содержит подробное руководство по передовой практике.

Подготовка общедоступных наборов данных секвенирования

Фильтрация шума, сборка, отображение и функциональная характеристика контигов

Для каждого набора данных мы проанализировали необработанные метагеномные данные с помощью библиотеки illumina-utils (Eren et al., 2013) версии 1.4.1 (доступна по адресу https://github.com/meren/illumina-utils), чтобы удалить зашумленные последовательности, используя Программа iu-filter-quality-minoche с параметрами по умолчанию, которая реализует фильтрацию шума, описанную Minoche, Dohm & Himmelbauer (2011).CLC Genomics Workbench (версия 6) (http://www.clcbio.com) выполнял все задачи сборки и сопоставления на сервере с 1 ТБ памяти и 4 ЦП (2,0 ГГц каждый с десятью ядрами) под управлением Linux CentOS версии 6.4. Для сборки мы использовали параметры CLC по умолчанию. Для сопоставления нам требовалось 97% идентичности последовательностей на 100% длины чтения, и результаты экспортировались в виде файлов BAM. Мы использовали RAST (Азиз и др., 2008) и myRAST (доступный на http://blog.theseed.org/downloads/) для функциональной характеристики контигов.

Метагеномы кишечника грудного ребенка

Sharon et al. (2013) ежедневно собирали образцы кишечника младенца на 15–19 и 22–24 дни после рождения, включая биологические реплики на 15, 17 и 22. Метагеномные анализы с дробовиком для 11 образцов имеют общий идентификатор доступа из архива чтения последовательностей NCBI SRA052203. Мы собрали все образцы после качественной фильтрации. Поскольку надежность статистики частоты k-мер и специфичность аннотации ухудшаются с уменьшением длины контига, мы выбрали произвольную минимальную длину контига в 1000 пар оснований.Мы сопоставили короткие чтения из каждой выборки с этими контигами (таблица S1), затем использовали anvi’o для профилирования и объединения выборок с последующим биннингом под руководством человека. После разделения черновиков геномов из нашего биннинга под руководством человека на части по 1000 п.н., мы использовали версию blastn 2.2.28+ (Altschul et al., 1990), чтобы определить их уровень соответствия черновым геномам, опубликованным Sharon et al. (доступно на http://ggkbase.berkeley.edu/carrol). Анализ вариабельности между близкородственными черновыми геномами включал только один метагеном дробовика для каждого дня выборки (с использованием метагенома с наибольшим количеством считываний с 15, 17 и 22 дней) для упрощения вычислительной сложности.Мы использовали AGVP для доступа к вариабельным позициям, указанным в объединенной базе данных профилей, указав максимум 5 нуклеотидных позиций из каждого расщепления и сохранив только позиции с рассеивающей способностью, равной трем (определение см. В разделе «Вариабельность профиля»). Мы использовали интерактивный интерфейс для биннинга генома под руководством человека.

Образцы Deep Horizon

Мы использовали anvi’o для опроса нескольких ранее опубликованных наборов геномных, метагеномных и метатранскриптомных данных по сортам и одиночным клеткам для получения препаратов нуклеиновых кислот из окружающей среды из образцов песка Пенсакола-Бич (Флорида, США) и образцов воды Мексиканского залива (GOM) до и после Разлив нефти Deep Horizon 2010 г.

Изоляты Overholt

Данные для геномов десяти культур из Overholt et al. (2013) публично доступны как NCBI BioProject PRJNA217943. Мы объединили геномы всех 10 сортов в один файл FASTA для последующего анализа.

Метагеномы Родригеса-Р

Необработанные данные метагеномного секвенирования для 16 образцов от Rodriguez-R et al. (2015) публично доступны как NCBI BioProject PRJNA260285. После фильтрации шума мы сопоставили короткие считывания из каждой выборки с изолятами Оверхолта (Таблица S1).Anvi’o профилировал и объединил полученные файлы BAM. Параллельно мы совместно собрали набор метагеномных данных и отбросили контиги менее 1000 пар оснований. После сопоставления коротких считываний с совместно собранными контигами (таблица S1) все профилированные отдельные файлы BAM и CONCOCT версии 0.4.0 (Alneberg et al., 2014) выполняли автоматическое разбиение. Мы суммировали результаты CONCOCT с помощью «anvi-summarize» и использовали «anvi-Уточнить» для интерактивного разделения бинов CONCOCT на высококачественные черновые геномы с оценками высокой степени завершения и низкой избыточности.

Одноклеточные геномы, метагеномы и метатранскриптомы Мейсона и метагеномы Йерджо

Веб-сайт http://mason.eoas.fsu.edu/ публикует данные с качественной фильтрацией для трех одноклеточных геномов (одиночные амплифицированные геномы; SAG), трех метагеномов и двух метатранскриптомов (Mason et al., 2012; Mason и др., 2014). Мы получили качественно отфильтрованные данные для метагеномов, ранее сообщенные Yergeau et al. (2015) из http://metagenomics.anl.gov/linkin.cgi?project=1012.Мы использовали метагеномные данные Yergeau только для трех проб, отобранных на станции BM57, которая находится в 3,87 км от устья скважины. На рис. S1 показаны этапы совместной сборки, сопоставления и анализа этих наборов данных. Сначала мы совместно собрали короткие чтения из трех SAG Мейсона и независимо друг от друга собрали короткие чтения из трех метагеномов Мейсона. Затем мы сопоставили короткие чтения из каждого из наборов метагеномных, метатранскриптомных и SAG данных Мейсона, а также трех метагеномов Йерго, в совместно собранный набор метагеномных данных и отдельно в совместно собранный набор данных генома SAG, создав два файла BAM для каждый образец (рис.S1; Таблица S1). Мы независимо профилировали каждый из полученных файлов BAM (16 из Mason, 6 из образцов Yergeau) и объединили 11 профилей из сопоставлений файлов BAM с метагеномными сборками, а также отдельно объединили 11 профилей из сопоставлений файлов BAM в совместную сборку SAG. сборки. Мы проинструктировали anvi’o с помощью дополнительной конфигурации кластеризации использовать только три метагенома Мейсона для иерархической кластеризации контигов. Впоследствии мы обработали объединенные профили (1) для количественной оценки наличия коротких считываний из метагеномных и метатранскриптомных считываний, соответствующих SAG, (2) для количественной оценки присутствия коротких считываний из SAG в метагеномных контигах и (3) для идентификации черновых геномов. через мусорное ведро, управляемое человеком.Чтобы сравнить изменчивость между образцами, мы сгенерировали профили изменчивости с помощью программы AGVP для каждого бункера генома, который мы идентифицировали в метагеномной сборке. Чтобы сгенерировать профили вариабельности для каждого бункера генома, мы проинструктировали AGVP выбрать до 5 одновременно встречающихся вариабельных положений нуклеотидов из каждого разделения в проксимальных и дистальных образцах.

Мы использовали R версии 3.1.2 (R Development Core Team, 2008) для анализа дисперсии (ANOVA) (с помощью функции ‘aov’) и для выполнения апостериорного теста Тьюки-Крамера на результатах ANOVA (с помощью ‘TukeyHSD’ function), библиотека R ggplot версии 1.0.0 (Ginestet, 2011) для всех визуализаций, которые не были выполнены anvi’o, и Inkscape версии 0.48 (https://inkscape.org/) для окончательного оформления цифр для публикации. https://github.com/meren/anvio-methods-paper-analyses предоставляет доступ к сценариям оболочки и R, которые мы реализовали для создания профилей изменчивости и визуализации результатов.

Результаты и обсуждение

Характеристика вариабельных положений нуклеотидов в ячейках генома

Совместная сборка 11 образцов в наборе данных кишечника младенцев дала 4 189 контигов с минимальной длиной 1000 п.н., общий размер сборки 35.8 Мбит / с и N50 36,4 Кбит / с. В среднем 92,4% (стандартное: 4,43%) всех операций чтения сопоставлялись с контигами из каждой выборки. Объединение данных кишечника младенца с anvi’o под руководством человека привело к получению 12 бирок бактериального и одного грибкового генома, что в значительной степени согласуется с черновыми вариантами геномов Sharon et al. (2013) сообщил. В таблице S1 представлена ​​статистика качества фильтрации и отображения, а также атрибуты восстановленных бункеров генома. На рисунке 2 показан интерактивный интерфейс anvi’o, поскольку он отображает (1) дендрограмму кластеризации для контигов на основе их состава и дифференциального покрытия, (2) вспомогательные слои, которые сообщают информацию о контигах, хранящихся в базе данных контигов (GC-контент, Таксономия RAST, количество генов и т. Д.), (3) слои просмотра, которые сообщают информацию о контигах в образцах, хранящихся в базе данных профиля (панель A показывает среднее представление покрытия, панель B иллюстрирует три других представления) и (4) наши черновые бункеры генома. Наличие доступа к вспомогательным слоям, не зависящим от образца, а также к слоям вида для конкретного образца, которые предоставляют информацию для каждого контига на одном интерактивном дисплее, улучшает способность пользователя работать в интерактивном режиме с данной совместной сборкой. URL http://merenlab.org/data/ предоставляет доступ только для чтения к интерактивному интерфейсу, показанному на рис.2 и автоматически сгенерированное резюме для этого анализа.

Рисунок 2: Статические изображения с интерактивного дисплея anvi’o для набора данных о кишечнике младенца с ячейками генома.

Другие исследователи использовали изменения единичных пар нуклеотидов для сравнения различных вариантов одного и того же вида на основе эталонных геномов (Zhang et al., 2006; Morelli et al., 2010). Идентификация единичных изменений пар оснований, хотя и менее частая, также использовалась для характеристики гетерогенности в естественных микробных популяциях посредством метагеномики (Simmons et al., 2008; Morowitz et al., 2011; Tyson et al., 2004).Однако восстановление подробных отчетов о паттернах изменения единичных пар оснований было непростым из-за отсутствия адекватных алгоритмов, которые могут автоматически идентифицировать и сообщать положения нуклеотидов с высокой вариабельностью, выведенные из нескольких образцов, с использованием контигов, созданных de novo в качестве эталона для метагеномных коротких считываний. . Стандартный метагеномный рабочий процесс anvi’o теперь делает малоиспользуемые паттерны изменчивости доступными для всех уровней анализа. Применение нашего подхода к черновым геномам может привести к новым наблюдениям, а также к более целенаправленным исследованиям для описания основных механизмов, управляющих экологическими процессами.Например, почему популяция E. faecalis демонстрирует два раза в день закономерности в наборе данных Шарона и др., А популяции S. epidermidis и S. aureus — нет? Хотя дальнейшее изучение этого вопроса выходит за рамки нашего исследования, наблюдение за схемами замены одиночных пар нуклеотидов демонстрирует полезность anvi’o для более глубокого понимания метагеномных данных.

Целостный анализ микробной реакции на Deep Water Horizon

В отличие от набора данных о кишечнике младенцев, наборы данных, относящиеся к разливу нефти Deep Water Horizon, представляют собой более сложный случай, учитывая их размер и сложный характер.После разлива нефти на DWH 20 апреля 2010 года исследователи начали многочисленные молекулярные исследования, чтобы выявить биоиндикаторы нефтяного загрязнения и изучить способность местных бактерий к биоремедиации. Многочисленные исследования описали сильное влияние нефти на состав бактериального сообщества в водном шлейфе, океанических отложениях и береговой линии, а также обогащение генов деградации нефти в пораженной среде (Hazen et al., 2010; Mason et al., 2012 ; Kimes et al., 2013; Mason et al., 2014; Костка и др., 2011; Overholt et al., 2013; Rodriguez-R et al., 2015). Наша коллекция DWH включала набор метагеномных данных, созданный Rodriguez-R et al. (2015) из 16 проб песка, собранных в Пенсакола-Бич (Флорида) в течение трех периодов загрязнения пляжа нефтью после взрыва DWH в апреле 2010 года: «до того, как нефть достигла берега», во время «нефтяного загрязнения» и «после» масло было удалено (Таблица S1). Набор данных включает (1) четыре пробы мая 2010 г., отобранные до того, как нефть начала выходить на берег в первую неделю июня 2010 г., (2) четыре пробы июля 2010 г. и четыре пробы октября 2010 г., собранные во время нефтяного загрязнения (пробы в июле и октябре каждая включали по одной выветренной пробе). образец с более низкими концентрациями нефти) и (3) четыре образца июня 2011 г., собранные после удаления нефти с пляжа.Первоначальное исследование этого набора данных основывалось на таксономическом назначении контигов из индивидуально собранных образцов без биннинга, и авторы наблюдали функциональный переход от универсальных таксонов во время нефтяного загрязнения к специалистам после этого события. Наша коллекция DWH также включала геномы 10 штаммов протеобактерий, выделенных из Пенсакола-Бич и Элмерс-Айленд-Бич (Луизиана) Overholt et al. (2013) с использованием образцов, собранных в июне и июле 2010 года. В первоначальном исследовании авторы предположили, что эти изоляты представляют собой доминирующие популяции разлагающих нефть микробов, сравнивая их таксономию с независимым исследованием той же среды на основе генов 16S рРНК (Kostka et al. al., 2011). Последний набор данных в нашей коллекции DWH включал данные метагенома, метатранскриптома и одноклеточного генома (SAG), полученные Mason et al. (2012) и Mason et al. (2014) и Yergeau et al. (2015) по образцам шлейфа воды при разливе нефти (Таблица S1). Mason et al. (2012) сообщили о быстрой реакции представителей Oceanospirillales на алифатические углеводороды. Yergeau et al. (2015) исследовали то же место через год после события и обнаружили Oceanospirillales с относительно низкой численностью.Наш повторный анализ этих данных с использованием anvi’o проверяет некоторые из предыдущих утверждений, предоставляя контекстную информацию и определяя ключевые геномные структуры, на которые ранее не обращали внимания.

Связь геномики культуры с метагеномикой

Чтобы оценить численность изолятов Overholt на пляже Пенсакола до, во время и после загрязнения нефтью, мы сопоставили короткие считывания из метагеномов Родригеса-R с этими 10 геномами сортов. Изолятов Оверхолта набирали в среднем 0.00097% от мая 2010 г., 1,16% от июля 2010 г., 0,088% от октября 2010 г. и 0,0024% от метагеномных чтений за июнь 2011 г. (рис. 4 и таблица S1). Anvi’o указывает на высокую степень завершения с небольшой избыточностью для этих геномов (Таблица S1). Среди десяти сортов Alcanivorax sp. P2S70 был наиболее часто обнаруживаемым геномом (Таблица S2). В среднем за июль 2010 г. метагеномы покрыли 96% из Alcanivorax sp. P2S70 на ~ 8-кратную глубину, в то время как метагеномы октября 2010 г. покрывали только 35% из Alcanivorax sp.Геном P2S70 со средней глубиной ∼0.6 ×. Считывает набор данных метагенома из 452 миллионов последовательностей, сопоставленных на очень низких уровнях с пятью изолятами. Тем не менее, мы наблюдали явное увеличение численности десяти геномов от «до» до «во время» фаз нефтяного загрязнения, с поразительным четырехтысячным увеличением для Alcanivorax sp. P2S70 в период с мая по июль 2010 года. Восстановление этих геномов снизилось в двух «выветрившихся» образцах. Наконец, отсутствие коротких считываний, соответствующих любому из этих десяти геномов в образцах из фазы «после», предполагает, что эти изоляты могут зависеть от нефти в качестве основного источника углерода или что их рост может потребовать синтрофного партнерства с другими микробами, разлагающими нефть.Метагеномные данные нашего комбинированного анализа подтверждают гипотезу о том, что повышенная концентрация масла создала нишу для сортов из Пенсакола-Бич. Однако, поскольку эти сорта набирали от 0,0098% до 1,84% метагеномных считываний из одной и той же среды, наши результаты также показывают, что они не были самыми распространенными деструкторами масла (рис. 4A) и противоречат гену 16S рРНК Оверхолта и др. оценок (Overholt et al., 2013).

Рисунок 4: Изоляты культуры Overholt, связанные с метагеномами Rodriguez-R микробного сообщества пляжного песка.

Чтобы получить доступ к геномам доминирующих разложителей нефти на береговой линии Мексиканского залива, не полагаясь на культивирование, мы совместно собрали набор данных Rodriguez-R из 452 миллионов считываний.Сборка de novo дала 56 804 контига с минимальной длиной 2,5 кбит / с и общим размером сборки 325,2 Мбит / с. Собранные бункеры рекрутировали в среднем 20,4% каждого метагенома песка во время картирования (Таблица S1). Только 0,31% метагеномных считываний были задействованы в геномах сорта. Большой размер и фрагментация метагеномной сборки не позволили нам выполнить прямую иерархическую кластеризацию и визуализацию всех контигов для биннинга под руководством человека. Anvi’o предлагает рабочий процесс для больших наборов данных, который сочетает в себе этапы сортировки автоматически и под руководством человека.Автоматическая сортировка CONCOCT во время любого этапа слияния сгенерировала 81 ячейку со средней избыточностью 31,7%. Затем мы визуализировали и вручную разделили эти бины с помощью anvi’o, создав 162 уточненных бина со средней избыточностью 1,96% (таблица S2). В более сфокусированном анализе мы использовали бины генома размером более 2 Мбит / с и / или заполненными более чем на 80%. 56 черновых геномов, соответствующих этим критериям, имели среднюю длину 3,11 Мбит / с (стандартная: 1,31 Мбит / с), а их GC-содержание варьировалось от 32,2% до 71,0%. Мы сравнили эти черновые варианты геномов вместе с сортами Overholt с наиболее близкими контрольными геномами, используя функцию наилучшего совпадения, реализованную в RAST (Таблица S1).Таксономический вывод RAST подтвердил назначения Overholt et al. Для 9 из 10 геномов, полученных в результате культивирования (наш анализ RAST предложил название таксона Chromohalobacter для генома Overholt et al. Halomonas PBN3) и обнаружил Всего 33 рода в 56 черновых геномах, в том числе гриб (длина 10,3 Мбит / с) и Cyanobacterium, аффилированная с Cyanothece , несущая 60 генов, кодирующих аппарат фотосинтеза. Эти таксономические выводы в значительной степени согласуются с анализом контигов, ориентированных на выборку, Rodriguez-R et al.(2015). Единственным организмом, присутствующим как в сортах Overholt, так и в черновых геномах, которые мы идентифицировали в метагеномах Rodriguez-R, был Alcanivorax sp. P2S70. В процессе метагеномного биннинга восстановлено 86% его генома («бункер 24» на рис. 4). 95,9% всех белков, идентифицированных в этом проекте генома, имели 99,2% идентичности белков с соответствующими белками, идентифицированными в Alcanivorax sp. P2S70 геном (Таблица S2), и в общей сложности 1858 из них были идентичны между ними.

Семь из 66 геномов сортов и черновиков произошли в основном в одном образце.Кроме того, один черновой вариант генома не был характерен для какой-либо фазы (ячейка 28), а один черновой вариант генома представлял грибковый организм (ячейка 10). Остальные 57 бактериальных геномов демонстрировали одну из семи различных экологических моделей (рис.4 и таблица S2): (1) в основном присутствовали до нефтяного загрязнения ( n = 11), (2) характерны для всех образцов из масляной фазы ( n = 14, включает 4 сорта), (3) характеристика загрязненных нефтью образцов с июля 2010 г. ( n = 12, включает 6 оставшихся сортов), (4) характеристика загрязненных нефтью образцов с октября 2010 г. ( n = 10), (5) характеристика выветренных образцов ( n = 5), (6) обогащенная во время нефтяной фазы и сохраняющаяся после события ( n = 2), и, наконец, (7) характеристика «Восстановленная» фаза ( n = 3) (рис.4). Интересно, что наиболее часто представленный род ( Thioalkalivibrio , n = 8) встречался в четырех из семи экологических паттернов, что подчеркивает важность деления чувствительной микробной популяции и ограничения группирования на основе таксономии. Мы сгруппировали функции, которые произошли в нашей коллекции проектных геномов бактерий, на основе этих семи экологических паттернов. 2621 из 12982 функций выполнялись по-разному в разных экологических фазах (ANOVA, апостериорный тест Тьюки-Крамера, p <0.05; Таблица S2).

Гены, участвующие в деградации масла и описанные Rodriguez-R et al. (2015), вероятно, вызовут сдвиги в микробном сообществе пляжа во время разливов нефти. Разлагающие нефть микробы, обнаруженные в пляжном песке, могут быть членами редкой биосферы и / или происходить из океана. Здесь мы изучили функциональную аннотацию генов в наших корзинах, чтобы понять экологическое происхождение разлагающих нефть бактерий. Среди функций, характерных для геномов, обогащенных во время масляной фазы, были приобретение и метаболизм мочевины (Таблица S2).Мочевина — это растворенное органическое соединение азота, которое может присутствовать в очень больших количествах в прибрежных океанических системах и служит основным источником азота для морских бактерий (Solomon et al., 2010). Очевидное отсутствие метаболизма мочевины в геномах, характерное для образцов незагрязненных пляжей в этом наборе данных, предполагает, что это соединение не служит основным источником азота в врожденных микробных популяциях. С другой стороны, получение источников углерода в процессе разложения нефти, вероятно, вызывает повышенную потребность в питательных микроэлементах, таких как азот, а мочевина может представлять собой важный источник азота для поддержки процесса биоремедиации.Функциональные особенности, связанные с мочевиной, позволяют предположить, что образ жизни адаптирован к морской среде, что подтверждает гипотезу об океаническом происхождении микробов, участвующих в процессе биоремедиации на загрязненном нефтью пляже Пенсакола.

Совместная сборка метагеномных данных и идентификация черновых геномов с помощью anvi’o позволили выявить более полную перспективу изменений в сообществах в ответ на разлив нефти по сравнению с одними только сортами, которые отражали только две экологические модели и представляли относительно низкие численность населения.Наиболее значимое функциональное различие между 10 сортами и 59 черновыми геномами связано с белком устойчивости к мышьяку ArsH ( p : 4.01e – 21), который присутствует во всех геномах культур, но только в одном черновом геноме бактерий. Хотя при использовании масла в качестве единственного источника углерода на культивирование микробов, вероятно, влияет множество факторов, мышьяк, токсичное последствие большинства разливов нефти (Cozzarelli et al., 2015), может по-разному влиять на пригодность разложителей нефти и препятствовать изоляции некоторые из наиболее перспективных популяций для процессов биоремедиации.

Связывание одноклеточных геномов, метатранскриптомов и метагеномов

Данные Mason (Mason et al.