Как деревья размножаются


Как легко размножать понравившиеся плодовые деревья черенками?

Увеличение урожая плодовых деревьев зависит от их грамотного размножения и пересадки. Чаще всего используется размножение деревьев черенками. Это безопасный и надежный способ вырастить новое плодовое растение.

Успех размножения черенками определяется правильностью процедуры укоренения. В зависимости от времени года и выбора места в саду для молодых побегов, необходимо выбрать один из методов.

Во всех способах используется укоренитель, который улучшает приживаемость саженца на новом месте.

Черенкование плодовых деревьев. Размножать деревья и кустарники так можно при помощи корневых либо стеблевых черенков. Материал заготавливается осенью. Для этого у здорового плодового дерева срезается черенок длиной около 15 см с почками на нем. Срез делается по зеленой или одеревенелой части под углом, чтобы можно было точно определить правильное направление заготовок. Место среза очищается от листьев.

Зимой заготовки хранятся в ящиках с мхом или опилками при температуре от 1 до 10 градусов, которая за пару недель до посадки повышается до 18-22°. Посадка выполняется под углом в 30-40 градусов в рыхлую плодородную почву на глубину около 17 см (чтобы верхний срез был покрыт землей), после чего ожидается появление побегов. Из всех всходов выбирается один лучший черенок, которой затем пересаживается на постоянное место.

При использовании для размножения зеленых черенков, у растения срезаются молодые побеги, высаживаемые в грунт вертикально до появления качественного прироста.

Метод воздушных отводок. Время выполнения операции — весна. Для этого на здоровой зеленой ветке, на расстоянии 2-3 междоузлий от ее свободного конца, делается продольный надрез длиной около 2,5 см, а глубиной равной половине диаметра ветки растения.

Далее нужно обработать это место противогрибковым препаратом (фунгицид или раствор угля), а затем — одним из стимуляторов роста корней.

После этого необходимо погрузить надрез во влажную землю, для чего на ветке фиксируются 2 половинки стакана или пластиковой бутылки. В течение месяца поддерживайте постоянную влагу внутри подвешенной емкости до появления в ней первых корешков.

За неделю до наступления осени ветка аккуратно отделяется от дерева при помощи секатора и пересаживается на выбранное место в саду.

Отводка в землю. Этот метод размножения растений чаще всего используется для получения саженцев кустарников.

Чтобы вырастить новое растение, подойдут ветви, находящиеся низко над почвой, которые необходимо согнуть, зафиксировав согнутую часть в ямке, засыпанной после этого землей. Для стимуляции роста корней на изгибе отводки делается небольшой надрез, который обрабатывается корневым стимулятором.

Почва во время роста корней должна быть влажной, поэтому заранее обеспечьте возможность ее регулярного полива.

Обратите внимание, что на свободном конце выбранной для отводки ветки материнского растения обязательно должны быть зеленые почки, из которых разовьются ветви и плоды нового кустарника. После окончательного укоренения веточку аккуратно отделяют от материнского растения и высаживают в подготовленном месте. Так возможно  эффективное размножение не только взрослых растений, но и однолетних саженцев, которые в период с весны до осени способны дать несколько укоренившихся веточек.

Способы размножения деревьев и кустарников — Российская газета

В прошлую субботу у меня в прямом эфире гостем студии был биолог Алексей Мурашов. Когда закончилась радиопередача, мы решили прогуляться по осенним дворикам Замоскворечья. Идем по асфальтовой дорожке, мирно беседуем, вдруг, смотрим - вся земля усыпана отборными сливами. Плоды небольшие, кругленькие, ярко-желтые, на свет янтарно-прозрачные с нежными прожилками. Огляделись по сторонам, вроде неоткуда им падать. Тут прямо мне на голову (как Ньютону) еще одна слива свалилась. Посмотрели наверх, а там, на высоте метра три над землей, раскидистая темно-зеленая крона вся, как облепиха, плодами усыпана! Со стыдом признаюсь, что, зная, как вредно вкушать городские плоды (с полным набором солей цветных металлов и прочей гадостью), мы с Алексеем все-таки отважились на дегустацию. Уж больно аппетитно светились в осеннем пронзительно голубом небе янтарные фонарики плодов! Содержание, как мы и ожидали, превзошло форму - давно не пробовал таких сочных медовых слив с мякотью, легко отделяющейся от косточки! Что это за сорт такой, ни я, ни Алексей не знаем. Наверное, под такими сливами пили чай из пузатых самоваров герои пьес Островского, чей дом-музей, кстати, виднелся неподалеку в проеме между современными многоэтажками.

Очень захотелось вызвать джинна из волшебной лампы и перенести это великолепное дерево к себе в сад. Думаю, что с подобным искушением сталкивались многие из вас. Так как же заиметь и у себя частичку того, что покорило ваше сердце? Самый простой способ - семена. Собрать побольше плодов и посадить косточки. Случайные путники надавили ногами сотни слив, и собрать то, что от них осталось, не составляло труда.

Второй способ - прививка. Дерево легко запомнить, нарезать черенков, прикопать на зиму или схоронить до весны в погребе и привить, пожертвовав в качестве привоя какую-нибудь "провинившуюся" сливу из своего сада. Третий - зеленое черенкование (хлопотно, но реально). Четвертый - корневая поросль - отпадал, за неимением оной, правда, оставался еще и пятый - воздушные отводки.

А теперь, давайте рассмотрим все способы размножения плодовых деревьев и кустарников. Знавал я одного краеведа, который утверждал, что вычислил "Батыеву тропу" по одному из видов ивы. Дескать, как шла орда, так и теряла прутики от корзин, в которых везли провизию. Прутики прорастали... Ну и так далее. Красиво звучит, но только не для тех, кто знает, что такое черенкование. Иву действительно легко размножать подобным образом, но для этого черенки хорошо было бы в землю закопать, а еще лучше - поливать время от времени.

Так вот, зелеными черенками можно размножать: сливу (с которой мы и начали рассказ), вишню, персик, абрикос, смородину, калину, крыжовник, виноград, облепиху, лимонник, барбарис, актинидию и другие растения, попадающие в зону нашего гастрономического интереса.

Однако если одни легко и охотно множатся именно этим вегетативным образом, другие начинают капризничать и требуется тщательное соблюдение множества факторов для того, чтобы добиться успеха. Для окоренения одного черенка еще в дедовские времена прибегали к незатейливой хитрости: один цветочный горшок переворачивали вверх дном, предварительно поместив в него патрон с самой слабой лампочкой (15 Вт), другой ставили на него сверху, насыпали в него почву, втыкали черенок и накрывали банкой. Позже стали применять специальные терморегуляторы, в том числе из аквариумного оборудования, и приспосабливать (чаще всего одолженные на родном производстве) различные заводские приборы и установки.

Средства могут быть самыми разнообразными, цель одна - высокая влажность и постоянная смоченность поверхности листьев зеленых черенков. Их, кстати, можно накрывать прямо сверху марлевым пологом, который вы будете постоянно сбрызгивать водой. Только бдительно следите, чтобы дело не доходило до заболачивания субстрата и не цвела махровым цветом плесень. Если вы будете укоренять черенки летом в садовой тепличке, то позаботьтесь о том, чтобы в разгар дневной жары она притенялась высоким деревом или какими-нибудь постройками, потому что если температура перевалит за 30 градусов, то черенки "повесят уши" (что будет дальше - объяснять, надеюсь, не надо?).

Успех такого размножения зависит не только от того, какую культуру мы черенкуем, но и от того, какого сорта эта культура. Так, культурные яблони, груши, абрикосы и черешни заставят вас изрядно помучиться, а вот сливы, вишни и алыча окажутся более покладистыми.

Часто у новичков возникает вопрос: когда заготавливать черенки? Надежная примета - это окончание цветения спиреи и сирени, а если при этом стоит пасмурная, дождливая погода, то считайте, что вам повезло и такой шанс упускать нельзя. Чтобы не загубить плоды своих трудов, не выпускайте их из теплички в открытый грунт сразу, а приучайте к воле постепенно. Открывайте парничок почаще, проветривайте и только потом, когда молодежь закалится, если погода будет подходящая (понятное дело, что не солнце на голубом небе), приступайте к пересадке с обязательной притенкой.

Однако зеленое черенкование - способ не для зеленых новичков. Для этого, помимо изрядного опыта и интуиции, требуется материально-техническая база (теплички, установки и прочее). Поэтому есть и другие, более доступные способы размножить плодовые культуры. Правда, в случае со сливой стоит объяснить один деликатный момент.

Во-первых, это очень долго. Всхожесть у сливовых косточек отличная. Кроме того, у вас будет сразу очень много саженцев, возни-то с ними не то что с черенками - сажай хоть тысячу сливок, знай только поливай да подкармливай. Из семян вы получите отличный устойчивый материал, который может послужить прекрасным подвоем.

Но вот ведь какое дело, лет через 10-15, когда эти юнцы наконец повзрослеют и начнут плодоносить, далеко не все плоды выдержат сравнение с родительскими. Хотя некоторые, возможно, будут и еще лучше, но такое случается не чаще, чем выигрыш джек-пота в казино. Наследственность и изменчивость - альфа и омега селекции. У плодовых деревьев при размножении посевом семян достаточно высокая вариативность, хотя, несомненно, попадутся и такие отпрыски, что унаследуют родительские достоинства.

Самое простое - предоставить дереву или кустарнику самому плодить потомство, чтобы оторвать его от матери тогда, когда это потребуется. Как вы уже поняли, речь идет о корневой поросли. Лучше всего с весны наметить жертву, острой лопатой перерубить корень-пуповину, а уж выкопать и отсадить - осенью.

Таким образом, мы с вами добрались до самого надежного и быстрого способа размножения, который позволяет всего за один сезон получить хороший большой саженец от маточного куста или дерева. Но об этом подробно (с картинками) поговорим в следующую пятницу.

Размножение деревьев

Обычно деревья размножаются семенами, но в ряде случаев предпочтительным оказывается вегетативное размножение, например черенками, отводками и прививками. Этот способ позволяет воспроизводить бессемянные деревья (в частности, пупочные апельсины) и гибриды, не способные размножаться половым путем, а также получать большое количество экземпляров тех форм, которые образуют мало жизнеспособных семян. При вегетативном размножении взрослые плодоносящие деревья можно получать быстрее, чем из всходов. Прививка дает возможность сочетать неприхотливость корневых систем одних деревьев с ценными качествами плодов других сортов и даже видов, что позволяет получать урожай в более суровых условиях, а также бороться с преследующими данную культуру корневыми вредителями и паразитами. Например, слива, привитая на персик, хорошо плодоносит на песчаных почвах, где она сама по себе скорее всего погибла бы, а европейский виноград, привитый на американскую лозу, растет лучше, поскольку последняя устойчива к повреждающей корни европейской филлоксере.

Черенкование. Черенки – это отрезки побегов, нижний конец которых помещают во влажную почву или воду для укоренения. У ив, тополя пирамидального, белой акации, кизила, ликвидамбара, тюльпанного дерева, гинкго, кедра и многих других деревьев придаточные корни образуются очень легко и черенки быстро превращаются в растения, способные существовать самостоятельно. В других случаях корнеобразование стимулируют с помощью растительных гормонов (фитогормонов), в частности индолилуксусной, индолилпропионовой, индолилмасляной и нафтилуксусной кислот. Свежие черенки, еще не образовавшие корней, очень чувствительны к высыханию, поэтому для снижения потерь воды у них удаляют часть листьев и применяют защитные покрытия или опрыскивание водным аэрозолем.

Размножение отводками исходно с черенкованием, но дочерний стебель не отделяют от материнского до укоренения, а обычно сначала пригибают к земле, пришпиливают и окучивают. В узлах такого отводка развиваются придаточные корни и вертикальные побеги, способные к самостоятельному существованию. Таким способом размножают, например, магнолии и кизил, а естественное образование отводков наблюдается у елей, пихт, туй, тсуг, сосны обыкновенной и многих других хвойных.

Прививка (трансплантация). При этом способе свежесрезанный черенок (привой) прижимают местом среза к надрезу на укорененном растении (подвое) и прочно закрепляют в таком положении. Их ткани срастаются, и вся система начинает функционировать как единое целое. Привой обычно получают от таксона с ценными цветками, плодами или другими надземными органами, а подвоем служит близкий таксон, у которого они менее ценные, но корневая система устойчивее или мощнее. Как правило, прививки используют для рутинного размножения плодовых или декоративных деревьев, но иногда и специально для получения ботанических курьезов – экземпляров, на ветвях которых можно наблюдать более 100 различных типов листвы, цветков и плодов.

Чтобы обеспечить успех прививки, следует соблюдать ряд условий. Привой должен только начинать выходить из состояния покоя, т.е. лучшее время для этой операции – весна. Чтобы защитить место соединения привоя с подвоем от высыхания и болезнетворных организмов, его обмазывают садовым варом. Необходимо также привести в соприкосновение камбиальные слои привоя и подвоя. Эти слои непосредственно не срастаются. Сначала на двух стеблях образуется раневая ткань, или каллус, которая затем дифференцируется на клетки ксилемы, флоэмы и наружной коры, образующие мостик между соответствующими тканями привоя и подвоя.

Наиболее распространенные способы прививки – в расщеп и почкой, или глазком (окулировка). В первом случае обычно два клинообразно заостренных тонких привоя вставляют в щель, вырезанную в пеньке толстого подвоя так, чтобы они соприкасались с его камбиальной зоной. При окулировке привой состоит из почки с окружающим ее кусочком коры. В коре подвоя делают T-образный надрез, в него вставляют привой, плотно приматывают и замазывают садовым варом. Прививку глазком лучше всего проводить в конце лета или начале осени – непосредственно перед тем, как кора подвоя отвердеет на зиму. Этот метод, наиболее распространенный при размножении вишен, персиков и слив, позволяет получить от одного стебля сразу много привоев.

Еще один способ прививки – аблактировка, или прививка сближением. Побеги двух растущих рядом деревьев надрезают, соединяют местами срезов, обвязывают и обмазывают. Когда они срастутся, привой отделяют от его корня, а подвой обрезают выше места прививки. Кстати говоря, похожее срастание ветвей наблюдается у деревьев и в природе.

Плодовые деревья - три способа размножения, сроки, видео

Плодовые деревья приносят большие урожаи фруктов, поэтому многие садоводы хотят размножить их на своем участке. Прививки не всегда приживаются на подвое, поэтому начинающие садоводы могут использовать другие способы размножения.

Существует три основных способа размножения плодовых деревьев, кроме прививок:

Эти способы размножения обеспечивают высокую приживаемость новых саженцев. При этом новый посадочный материал полностью сохраняет все свойства материнского дерева, что очень важно для размножения определенного сорта плодовых деревьев.

Размножение плодовых деревьев черенками

Черенки для размножения плодовых деревьев заготавливают осенью во время формирования кроны. Хранить черенки можно в глубокой заморозке в морозильной камере или высадить их в горшки. Таким образом, вы сформируете здоровые саженцы, которые затем высадите в открытый грунт летом.

Для получения новых саженцев также используют метод зеленого черенкования.

Черенки нужно высадить в полутени и хорошо полить. Возле черенков вбивают несколько колышков, на которые натягивают белую ткань. Таким образом, создают миниатюрный парник. Когда у черенков появится корневая система, их пересаживают на солнечное место и вносят в приствольный круг саженца комплексные минеральные удобрения и перегнивший коровий навоз.

При таком размножении приживаемость черенков составляет 70% от общего количества посадочного материала.

Размножение плодовых деревьев отводками

Для того чтобы получить новые растения гарантированно, используйте метод размножения плодовых деревьев отводками. Выберите нижнюю ветвь взрослого плодового дерева и снимите с неё кору по кругу. Этот процесс называется кольцеванием.

Кольцевание замедляет отток питательных веществ от черенка, что увеличивает скорость образования корневой системы. Для того чтобы начался процесс образования корней, пригните ветвь к земле и засыпьте «кольцо» землей.

Через три месяца начнется образование корневой системы, а следующим летом можно будет отделить саженец от материнского растения и пересадить на новое место. Приживаемость саженцев при таком способе размножения составляет 100%.

Искусственное образование корней у ветви

Если пригнуть ветвь  к земле нет возможности, сделайте в целлофановом пакете отверстие и оденьте пакет на прямую ветвь, а затем заполните пакет почвой. Пакет завяжите неплотно, обеспечивая доступ воздуха к ветви, немного увлажните грунт. После того как образуются корни, отделите саженец секатором и пересадите на новое место.

Размножение плодовых деревьев. Способы размножения плодовых деревьев

Размножение плодовых деревьев. Способы размножения плодовых деревьев

Основным способом размножения плодовых деревьев является окулировка - прививка на подвой одиночной почки (глазка), взятой с черенка того сорта, который вы хотите размножить. Производят ее в июле-августе, когда кора хорошо отстает от древесины. Черенки нарезают из побегов текущего года не короче 20 см, с которых удаляют листья, оставляя короткие (4-5 мм) черешки. Срезанную с черенка острым ножом почку со щитком длиной 4-5 см вставляют в Т-образный надрез на коре подвоя (клопового или сеянца-двухлетки) и обвязывают мочалом или полиэтиленовой лентой.

Копулировку - прививку на подвой черенка - проводят весной, в период от набухания почек до цветения. Черенки заготавливают осенью или в начале зимы, до сильных морозов и хранят в снегу, холодильнике или прохладном помещении, обернув влажной бумагой и поместив в полиэтиленовый пакет. При простой копулировке совмещают косые срезы на стволе или ветви подвоя и прививаемом черенке. При улучшенной копулировке косые срезы имеют «язычки», которые заходят один за другой. Кроме того, прививки могут производиться «под кору» и «в расщеп» укороченной ветви подвоя. В первом случае возле спила на ветви выполняют вертикальный разрез на коре и вводят в него косо срезанный черенок, а во втором - черенок вставляют, как купленный подвой. Во всех случаях прививку туго обматывают полиэтиленовой лентой, а открытые срезы заматывают варом. Все эти приемы требуют навыка и достаточно сложны для начинающего садовода.

Существенно проще размножать плодовые деревья отводками—укоренившимися побегами, которые у многих растений образуются естественным путем. Для этого пригнутую к земле нижнюю ветвь закрепляют в ямке (например, проволочной скобкой), оставляя свободным конец, и засыпают землей. Если погода сухая, почву увлажняют. На присыпанной землей части стебля образуются придаточные корни, а из почек на неприкопанном конце развиваются надземные органы. Укоренившийся отводок отрезают от материнского растения и пересаживают. Небольшой надрез на коре в том месте, где стволик или ветвь будут прикопаны, стимулирует развитие корней именно в этой точке.

Можно также пришпилить к земле весной посаженное с осени однолетнее деревце и присыпать землей боковые побеги, которые при регулярном поливе к осени укоренятся.

Плодовые деревья, кроме того, размножают черенками, которые нарезают из зеленых, полуодревесневших и одревесневших побегов. Зеленые черенки быстрее укореняются и идут в рост, но чаше засыхают. Полуодревесневшие черенки укореняются 3-4 месяца, одревесневшие — еще дольше.

При отделении черенков надо и использовать очень острый нож или секатор. Побег должен иметь не меньше двух листовых лов, чтобы из верхнего сформировалась надземная часть нового растения, а из нижнего — корни. Черенок высаживают во влажный, смешанный с песком или гравием грунт и не поливают до укоренения (разве что почва совсем пересохнет). Их нужно держать в теплом, хорошо освещенном месте, но не на солнце.

Этот простой, и эффективный метод применяют при размножении вишни и сливы, которые часто дают боковые отростки. Появившийся боковой отпрыск окапывают, чтобы найти место его соединения с материнским растением, аккуратно отсекают, вытаскивают из почвы вместе с корнями и пересаживают.

Способы размножения деревьев и кустарников

Для разведения новых культур дачники применяют старый способ размножения деревьев и кустарников. Он имеет свои достоинства и недостатки. Садоводы пользуются методом, т.к. им не нужно приобретать специальное оборудование, кустарник не деформируется, сохраняет первоначальный вид.

Размножение деревьев и кустарников воздушными отводками. Иллюстрация для статьи используется по стандартной лицензии ©ofazende.ru
826

Воздушные отводки

Дачники стремятся сохранить сорт фруктового дерева, дающего обильный урожай. Они проводят размножение растений с помощью воздушных отгибов и получают новый саженец.

Дополнительные части образуются путем укоренения стебля среди других веток, формирующих крону. Дачник начинает работу во второй половине марта, когда в стволах деревьев и кустарников появляется активное движение питательных веществ.

Для размножения выбирают:

Огородник осматривает крону, находит здоровую ветку не моложе 3 лет, которая должна располагаться в горизонтальном направлении. С помощью линейки отмеряет расстояние от 1 до 12 см (для фруктовых деревьев), обозначив его как сегмент, на котором вырастут корни.

Для винограда и смородины часть стебля, образующего новые ростки, равна 8 см. Определяют высоту саженца; она равна промежутку между концом выбранной ветки и точкой роста корня.

Для фруктовых деревьев расстояние составляет 50 см. Корневую систему формируют в полиэтиленовой таре, которую дачник заполняет питательным составом. Ее располагают на ветке дерева, в том месте, где будут проводить укоренение.

Емкость имеет объем 2 л. Дачник контролирует процесс образования новых ростков. Он берет нижнюю часть пластмассовой бутылки, по бокам надрезает ее стенки, с помощью шила делает отверстия, имеющие диаметр, соответствующий размеру стебля в точке укоренения.

Перед началом формирования корневой системы садовод осуществляет следующие действия: на сегменте, предназначенном для образования новых отростков, делает 2 надреза бересты на глубину 0,15-1,5 мм.

Кору отделяют от ствола дерева между первым и вторым разрезами. С обратной стороны выполняют 4 длинных надреза коры, длина которых составляет не менее 10 см. Ветку укрывают ветошью, пропитанной средством, ускоряющим образование корней.

Сверху помещают полиэтилен, чтобы предупредить засыхание коры. В таком состоянии ее оставляют на 24 часа; если возникла необходимость, дополнительно смачивают специальным составом. Затем снимают пленку, обрабатывают оголенный участок специальным средством от ран. Садовод прикрепляет подготовленную тару к опоре, чтобы емкость не упала на землю после заполнения питательным составом.

Болотный мох для формирования корней

Дачник применяет сфагнум для разведения новых растений, например, орхидей. Отводки кустарника можно укоренить с помощью болотного мха. Для работы берут небольшие ветки туи или сирени.

Дачники применяет сфагнум для разведения новых растений. Иллюстрация для статьи используется по стандартной лицензии ©ofazende.ru

Огородник заранее готовит необходимые инструменты и материалы:

Берут черную пленку, смачивают мох и выкладывают его на полиэтилен. Слой сфагнума не должен превышать 3-4 см. На побеге обрывают нижние листья, делают новый срез на несколько сантиметров ниже почки.

Разрез обильно смачивают жидкостью и пропитывают стимулирующим составом. Побег кладут на сфагнум так, чтобы его верхняя часть с листьями находилась за пределами пленки. Оставшиеся черенки раскладывают на покрытии, соблюдая одинаковые промежутки между ними.

Затем сворачивают полиэтилен в рулон. Если мох высох, его смачивают жидкостью с помощью пульверизатора. Побеги, оказавшиеся внутри свертка, обвязывают нитками или проволокой. Рулон помещают в лоток; в случае необходимости болотный мох орошают жидкостью. Сфагнум поглощает влагу и предотвращает высыхание побегов.

Сирень размножают с помощью черенков. На каждом оставляют только 2 листа. Нижнюю часть ветки смачивают стимулятором роста и выкладывают побеги на полиэтиленовую пленку, после чего формируют рулон.

Java - древовидная структура данных с несколькими узлами - как эффективно искать

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант
.

javascript - Макет графика D3 - Древовидная структура с несколькими родительскими

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Множественное выравнивание и филогенетические деревья - документация по биоинформатике 0.1

Получение списка последовательностей из UniProt

В предыдущих главах вы узнали, как искать последовательности ДНК или белков. в базах данных последовательностей, таких как база данных NCBI и UniProt, используя Пакет SeqinR (см. Chapter3.html).

Например, в предыдущей главе), вы узнали, как получить одну последовательность из UniProt.

Часто бывает полезно получить сразу несколько последовательностей из UniProt. если у вас есть список присоединений к UniProt.Функция R «retrieveseqs ()» для этой цели пригодится ниже:

> retrieveseqs <- функция (seqnames, acnucdb) { myseqs <- list () # Создать список для хранения последовательностей require ("seqinr") # Эта функция требует пакета SeqinR R selectbank (acnucdb) для (я в 1: длина (seqnames)) { seqname <- seqnames [i] print (paste ("Получение последовательности", seqname, "...")) имя_запроса <- "запрос2" запрос <- paste ("AC =", seqname, sep = "") запрос (`имя запроса`,` запрос`) seq <- getSequence (query2 $ req [[1]]) # Создает вектор "seq", содержащий последовательность myseqs [[i]] <- seq } closebank () возврат (myseqs) } 

Вам нужно вырезать и вставить эту функцию в R, чтобы использовать ее.В качестве входных данных вам необходимо передать функции вектор, содержащий присоединения к последовательностям, которые вы хотите получить, а также имя ACNUC подбаза данных, из которой должны быть получены последовательности. В этом случае мы хотим получать последовательности из UniProt, поэтому последовательности должны быть в подбазе ACNUC «swissprot».

Функция retrieveseqs () возвращает переменную списка, в которой каждый элемент - это вектор, содержащий одну из последовательностей.

Например, чтобы получить последовательности белков для UniProt образцы P06747, P0C569, O56773 и Q5VKP1 (образцы фосфопротеина вируса бешенства, Mokola фосфопротеин вируса, фосфопротеин вируса летучих мышей Лагоса и фосфопротеин вируса летучих мышей Западного Кавказа, соответственно) введите:

> seqnames <- c ("P06747", "P0C569", "O56773", "Q5VKP1") # Создайте вектор, содержащий имена последовательностей > seqs <- retrieveseqs (seqnames, "swissprot") # Извлечь последовательности и сохранить их в переменной списка "seqs" > length (seqs) # Распечатать количество полученных последовательностей [1] 4 > seq1 <- seqs [[1]] # Получить первую последовательность > seq1 [1:20] # Распечатать первые 20 букв первой последовательности [1] "M" "S" "K" "I" "F" "V" "N" "P" "S" "A" "I" "R" "A" "G" "L" "A "" D "" L "" E " [20] «М» > seq2 <- seqs [[2]] # Получить вторую последовательность > seq2 [1:20] # Распечатать первые 20 букв второй последовательности [1] "M" "S" "K" "D" "L" "V" "H" "P" "S" "L" "I" "R" "A" "G" "I" "V "" E "" L "" E " [20] «М» 

В приведенных выше командах используется функция retrieveseqs () для получения двух последовательностей UniProt.Последовательности возвращаются в переменной списка seqs . Чтобы получить доступ к элементам в переменной списка R, вам нужно использовать двойные квадратные скобки. Следовательно, второй элемент списка Доступ к переменной осуществляется путем ввода seqs [[2]] . Каждый элемент переменной списка seqs содержит вектор, в котором хранится одна из последовательностей.

Вирус бешенства - это вирус, вызывающий бешенство, которое классифицируется ВОЗ как забытая тропическая болезнь. Вирус Мокола и вирус бешенства - это близкородственные вирусы, которые оба принадлежат к группе вирусов, называемых Lyssaviruses.Вирус Мокола вызывает инфекцию, подобную бешенству, у млекопитающих, включая человека.

После того, как вы получили последовательности с помощью retrieveseqs (), вы можете использовать функцию write.fasta () из пакета SeqinR для записи последовательностей в файл формата FASTA. В качестве аргументов (входы), функция write.fasta () принимает переменную списка, содержащую последовательности, и вектор содержащие имена последовательностей и имя, которое вы хотите дать FASTA-формату файл. Например:

> пиши.fasta (seqs, seqnames, file = "phosphoproteins.fasta") 

Приведенная выше команда запишет последовательности в переменную списка seqs в файл формата FASTA под названием «phosphoproteins.fasta» в «Мои документы» папку на вашем компьютере.

.

symfony - Как использовать вложенное дерево Gedmo для хранения нескольких деревьев в одной таблице?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
.

1.10. Деревья принятия решений - документация scikit-learn 0.23.2

Деревья решений (DT) - это непараметрический метод обучения с учителем. для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает ценность целевая переменная путем изучения простых правил принятия решений, выведенных из данных функции.

Например, в приведенном ниже примере деревья решений учатся на основе данных аппроксимировать синусоидальную кривую с набором правил принятия решения «если-то-иначе».Чем глубже чем выше дерево, тем сложнее решающие правила и тем лучше модель.

Некоторые преимущества деревьев решений:

  • Просто для понимания и интерпретации. Деревья можно визуализировать.

  • Требуется небольшая подготовка данных. Другие методы часто требуют данных нормализации, необходимо создать фиктивные переменные и пустые значения для удалить. Однако обратите внимание, что этот модуль не поддерживает отсутствующие ценности.

  • Стоимость использования дерева (т.е., прогнозирование данных) является логарифмическим по количество точек данных, используемых для обучения дерева.

  • Может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Другие техники обычно специализируются на анализе наборов данных только одного типа переменной. Смотрите алгоритмы для получения дополнительной информации Информация.

  • Может обрабатывать проблемы с несколькими выходами.

  • Использует модель белого ящика. Если данная ситуация наблюдается в модели, объяснение условия легко объясняется булевой логикой.Напротив, в модели черного ящика (например, в искусственной нейронной сеть), результаты может быть труднее интерпретировать.

  • Можно проверить модель с помощью статистических тестов. Это делает это Можно учесть надежность модели.

  • Работает хорошо, даже если его предположения несколько нарушаются истинная модель, из которой были созданы данные.

К недостаткам деревьев решений можно отнести:

  • Обучающиеся дерева решений могут создавать слишком сложные деревья, которые не хорошо обобщить данные.Это называется переобучением. Механизмы например, обрезка, установка минимального количества требуемых образцов на листовом узле или установка максимальной глубины дерева необходимо, чтобы избежать этой проблемы.

  • Деревья решений могут быть нестабильными из-за небольших вариаций в данные могут привести к созданию совершенно другого дерева. Эта проблема смягчается за счет использования деревьев решений в ансамбль.

  • Известно, что задача изучения дерева оптимальных решений NP-полная по нескольким аспектам оптимальности и даже для простых концепции.Следовательно, практические алгоритмы обучения дереву решений основаны на эвристических алгоритмах, таких как жадный алгоритм, где локально оптимальные решения принимаются на каждом узле. Такие алгоритмы не может гарантировать возврат глобально оптимального дерева решений. Этот можно смягчить путем обучения нескольких деревьев в ученике ансамбля, где функции и образцы выбираются случайным образом с заменой.

  • Есть концепции, которые трудно изучить, потому что деревья решений не выражают их легко, например, проблемы XOR, четности или мультиплексора.

  • Обучающиеся дерева решений создают предвзятые деревья, если некоторые классы доминируют. Поэтому рекомендуется сбалансировать набор данных перед подгонкой. с деревом решений.

1.10.1. Классификация

DecisionTreeClassifier - это класс, способный выполнять мультиклассы классификация по набору данных.

Как и другие классификаторы, DecisionTreeClassifier принимает в качестве входных данных два массива: массив X, разреженный или плотный, размером [n_samples, n_features] , содержащий обучающие выборки и массив Y целых значений размером [n_samples] , с метками классов для обучающих выборок:

 >>> из дерева импорта sklearn >>> X = [[0, 0], [1, 1]] >>> Y = [0, 1] >>> clf = дерево.DecisionTreeClassifier () >>> clf = clf.fit (X, Y) 

После установки модель может быть использована для прогнозирования класса образцов:

 >>> clf.predict ([[2., 2.]]) массив ([1]) 

В качестве альтернативы можно предсказать вероятность каждого класса, которая является доля обучающих выборок одного класса в листе:

 >>> clf.predict_proba ([[2., 2.]]) массив ([[0., 1.]]) 

DecisionTreeClassifier поддерживает как двоичные (где метки - это [-1, 1]) классификация и мультикласс (где метки [0,…, K-1]) классификация.

Используя набор данных Iris, мы можем построить дерево следующим образом:

 >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> из дерева импорта sklearn >>> X, y = load_iris (return_X_y = True) >>> clf = tree.DecisionTreeClassifier () >>> clf = clf.fit (X, y) 

После обучения вы можете построить дерево с помощью функции plot_tree :

.

деревьев решений в машинном обучении | Прашант Гупта

Дерево имеет много аналогий в реальной жизни, и оказывается, что оно повлияло на широкую область машинного обучения , охватывающую как классификацию , так и регрессию . При анализе решений дерево решений может использоваться для визуального и явного представления решений и принятия решений. Как следует из названия, он использует древовидную модель решений. Хотя это широко используемый инструмент интеллектуального анализа данных для выработки стратегии достижения конкретной цели, он также широко используется в машинном обучении, которому будет уделено основное внимание в этой статье.

Как можно представить алгоритм в виде дерева?

Для этого давайте рассмотрим очень простой пример, который использует гигантский набор данных для предсказания, выживет пассажир или нет. В приведенной ниже модели используются 3 функции / атрибуты / столбцы из набора данных, а именно пол, возраст и sibsp (количество супругов или детей).

Изображение взято из wikipedia

Дерево решений нарисовано в перевернутом виде с корнем наверху. На изображении слева жирный текст черного цвета представляет условие / внутренний узел , на основании которого дерево разбивается на ветви / ребра .Конец ветви, которая больше не разделяется, - это решение / , лист , в данном случае, погиб ли пассажир или выжил, отображается красным и зеленым текстом соответственно.

Хотя реальный набор данных будет иметь гораздо больше функций, и это будет просто ветвь в гораздо более крупном дереве, но вы не можете игнорировать простоту этого алгоритма. Важность функции очевидна , и связи можно легко просмотреть. Эта методология более известна как дерево решений обучения из данных , а дерево выше называется Дерево классификации , поскольку цель состоит в том, чтобы классифицировать пассажира как выжившего или умершего. Деревья регрессии представлены таким же образом, только они предсказывают непрерывные значения, такие как цена дома. В общем, алгоритмы дерева решений называются CART или деревьями классификации и регрессии.

Итак, что же на самом деле происходит в фоновом режиме? Выращивание дерева включает в себя решение , какие функции выбрать и , какие условия использовать для разделения, а также знать, когда остановиться. Поскольку дерево обычно растет произвольно, вам нужно подрезать , чтобы оно выглядело красиво.Начнем с общей техники, используемой для разделения.

Рекурсивное двоичное разделение

В этой процедуре рассматриваются все функции, а различные точки разделения опробуются и тестируются с использованием функции стоимости. Выбирается сплит с лучшей (или самой низкой) стоимостью.

Рассмотрим предыдущий пример дерева, полученного из набора данных titanic. В первом разбиении или корне учитываются все атрибуты / функции, и обучающие данные делятся на группы на основе этого разбиения.У нас есть 3 функции, поэтому будет 3 кандидата на разбиение. Теперь мы рассчитаем , сколько точности будет стоить нам каждое разбиение, используя функцию . Выбирается наименьшая стоимость сплита , который в нашем примере соответствует полу пассажира. Этот алгоритм , является рекурсивным по своей природе , поскольку сформированные группы могут быть подразделены с использованием той же стратегии. Из-за этой процедуры этот алгоритм также известен как жадный алгоритм , поскольку у нас есть чрезмерное желание снизить стоимость. Это делает корневой узел лучшим предсказателем / классификатором.

Стоимость разделения

Давайте подробнее рассмотрим функций стоимости, используемых для классификации и регрессии . В обоих случаях функции затрат пытаются найти наиболее однородных ветвей или ветвей, имеющих группы с аналогичными ответами . Это имеет смысл, мы можем быть более уверены в том, что ввод тестовых данных будет следовать определенному пути.

Регрессия: сумма (y - прогноз) ²

Допустим, мы прогнозируем цены на дома.Теперь дерево решений начнет разделяться с учетом каждой особенности обучающих данных. Среднее значение ответов вводимых обучающих данных конкретной группы рассматривается как прогноз для этой группы. Вышеупомянутая функция применяется ко всем точкам данных, а стоимость рассчитывается для всех возможных разбиений. Снова выбирается сплит с наименьшей стоимостью . Другая функция стоимости включает уменьшение стандартного отклонения, подробнее об этом можно прочитать здесь.

Классификация: G = сумма (pk * (1 - pk))

Оценка Джини дает представление о том, насколько хорошо разбито, насколько смешаны классы ответов в группах, созданных с помощью разбиения.Здесь pk - это доля входов одного и того же класса, присутствующих в определенной группе. Идеальная чистота класса достигается, когда группа содержит все входные данные из одного и того же класса, и в этом случае pk равно 1 или 0 и G = 0, где, поскольку узел, имеющий 50–50 разделение классов в группе, имеет наихудшую чистоту, поэтому для двоичной классификации у него будет pk = 0,5 и G = 0,5.

Когда прекратить деление?

Вы можете спросить , когда перестать выращивать дерево? Поскольку проблема обычно имеет большой набор функций, она приводит к большому количеству разбиений, что, в свою очередь, дает огромное дерево.Такие деревья сложные и могут привести к переоснащению. Итак, нам нужно знать, когда остановиться? Один из способов сделать это - установить минимального количества обучающих входных данных для использования на каждом листе. Например, мы можем использовать минимум 10 пассажиров, чтобы принять решение (умерли или выжили), и игнорировать любой лист, который принимает менее 10 пассажиров. Другой способ - установить максимальной глубины вашей модели. Максимальная глубина - это длина самого длинного пути от корня до листа.

Обрезка

Производительность дерева может быть увеличена за счет обрезки . Это включает в себя удаление ветвей, которые используют функции, имеющие низкую важность . Таким образом, мы уменьшаем сложность дерева и, таким образом, увеличиваем его предсказательную способность за счет уменьшения переобучения.

Обрезка может начинаться как с корня, так и с листьев. Самый простой метод отсечения начинается с листьев и удаляет каждый узел с наиболее популярным классом в этом листе, это изменение сохраняется, если оно не ухудшает точность.Его также называют с сокращенным сокращением ошибок . Могут использоваться более сложные методы отсечения, такие как отсечение сложности по стоимости , где параметр обучения (альфа) используется для определения возможности удаления узлов на основе размера поддерева. Это также известно как удаление самых слабых звеньев.

Преимущества CART

Недостатки CART

Это все, что вам нужно, чтобы научиться использовать дерево решений. Улучшение по сравнению с обучением дерева решений сделано с использованием техники повышения . Популярной библиотекой для реализации этих алгоритмов является Scikit-Learn . У него замечательный API, который может запустить вашу модель с всего несколькими строками кода на python .

.

Смотрите также

Сайт о Бане - проект, посвященный строительству, эксплуатации и уходу за русской баней. Большой сборник статей, который может быть полезен любому любителю бани

Содержание, карта сайта.